前些时间，做了个阿里天池的练习赛，心跳预测。说是练习赛，实际也没赛，因为最后的结果也没拿去提交、上传之类的，最后做了个小展示，权当做练手，在这里和大家分享一下整体的思路，希望可以给后来者一些启发。期待可以和大家一起沟通交流，指出不足之处，相互学习，共同进步。 &n
kaggle和天池大数据的比赛给我的感觉完全不一样，天池上面的比赛给我感觉更像一场考试，大家都是自己埋头做自己的东西交流很少
原创
2023-07-04 23:05:22
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因原数据集过大，电脑和MySQL跑不动，故截取前一百万条数据进行实战演练、1、导入数据利用navicat软件直接导入下载好的Excel文件（较大数据集可用kettle导入） 2、数据预处理use aori;
desc userbehavior;
select * from userbehavior limit 5;
--更改字段名
alter table userbehavior c
Python入门(上)简介变量、运算符与数据类型1. 注释2. 运算符3. 变量和赋值4. 数据类型与转换5. print()函数位运算1. 原码、反码和补码2. 按位运算3. 利用位运算实现快速计算4. 利用位运算实现整数集合条件语句1. if 语句2. if - else 语句3. if - elif - else 语句4. assert 关键词循环语句1. while 循环2. while
《阿里移动推荐算法》 2014年是阿里巴巴集团移动电商业务快速发展的一年，例如2014双11大促中移动端成交占比达到42.6%。相比PC时代，移动端网络的访问是随时随地的，具有更丰富的场景数据，比如用户的位置信息、用户访问的时间规律等。本次大赛以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础，同时提供移动时代特有的位置信息，而参赛队伍则需要通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型。
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2023-09-15 16:00:23
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天池-基于预训练任务的泛化能力背景流程Linux平台（模型部分）MAC平台(docker提交部分) 背景这是基于Datawhale的一次学习机会，其中涉及到了transformer,torch,以及docker的应用。流程由于本地的计算资源有限，所以是会有切换平台(mac, linux)进行操作，不同平台承担的工作如下Linux平台（模型训练部分） 根据提供的额baseline结果，跑通对应的模
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2023-10-29 20:21:50
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阿里云天池学习赛零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析前言一、赛题描述及数据说明1：数据集的格式如下：2：数据集格式举例：二、task2论文作者统计（数据统计任务）：统计所有论文作者出现评率Top10的姓名；1.题目意思解读及整体思路分析2.各节代码展示与讲解3.完整代码展示4.代码中几个需要注意的地方： 前言本博客主要记录零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析的自己的一些理解，主要是解题思路以及代
实现“天池数据分析案例”的流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 数据清洗
3. 数据探索
4. 特征工程
5. 模型建立
6. 模型评估
下面我将逐步解释每个步骤应该做什么，并提供相应的代码和注释。
## 1. 数据准备
在这一步中，我们需要先下载并导入相关的数据集，然后对数据集进行初步的查看和理解。
```python
import pandas as pd
# 读取数据
原创
2023-11-03 06:49:11
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一：赛题理解1.1：数据说明数据可以直接在阿里云天池官网下载。其格式如下： 上图所示为训练数据，其中V0-V37共38个特征变量，target字段是目标变量。1.1：评估指标预测结果以均方差MSE为评判标准： from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(y_true, y_pred）1.2：赛题模型在机器学习中
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231576/information
https://github.com/cloudinwalk/tmall-repeat-buyer-prediction
原创
2021-08-04 10:26:56
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Kaggle&天池比赛经验
夏至&未至
写在前面 Kaggle的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛，做了两个这种类型的比赛了，Jdata用户商品购买预测和用户位置精准预测，积累了相当多的比赛经验了，虽然两次成绩都不是特别好，59/4590 和 179/2844 。这些比赛的套路从根本上都是一毛一样的，我
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2023-08-23 23:10:00
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天池数据竞赛docker提交操作学习由于最近天池的比赛都要求使用docker来提交结果，所以在此记录一下docker提交到天池的整个流程。目前正在做的，全球人工智能技术创新大赛【热身赛二】比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531865/introduction?spm=5176.12281976.0.0.293d22c674I
Docker 提交一 制作 Dockerfile二 制作 run.sh三 制作推送镜像3.1 登录 build3.2 进入容器中配置环境3.3 本地测试3.4 推送镜像四 提交五 改进方法1. 半监督学习步骤：2. 测试增强3. 模型集成 一 制作 DockerfileFROM pytorch/pytorch:latest
## 把当前文件夹里的文件构建到镜像的根目录下（.后面有空格，不能直接
赛后数据分析天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测大赛概况进入21世纪，生命科学特别是基因科技已经广泛而且深刻影响到每个人的健康生活，于此同时，科学家们借助基因科技史无前例的用一种全新的视角解读生命和探究疾病本质。人工智能（AI）能够处理分析海量医疗健康数据，通过认知分析获取洞察，服务于政府、健康医疗机构、制药企业及患者，实现个性化，可以循证的智慧医疗，推动创新，实现价值。心血管病、糖
原创
2022-11-20 01:05:54
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第五届阿里天池中间件比赛经历分享本文记录了作者与队友们参加2019年第五届阿里天池中间件的经历。初赛排名175/4000+队伍，幸运进入决赛。虽然最终方案比较简单，但是过程很是曲折。最后通过高分选手开源的代码，总结下不足与经验。决赛正在进行中，本文会不断更新。初赛 自适应负载均衡算法题目三个provider，200:450:650，一个consumer。provider内部通过信号量模拟处理能力的
下载相关创建表格和插入数据脚本 这里为了方便大家，数据脚本已经给大家准备好啦。 点击下方链接直接下载 创建数据表脚本：http://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/dragonball/SQL/create_table.sql 插入数据脚本：http://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/drag
向AI转型的程序员都关注了这个号???????????? 人工智能大数据与深度学习 公众号： weic2c癌症，犹如黑暗中的魔鬼，带给人们恐惧与绝望。而肺癌，在我国作为发病率、死亡率最高的一类癌症，伤害着无数家庭。在我国每年都有近60万人死于肺癌。然而，癌症的死亡率与首次发现癌症的时期紧密相关
原创
2022-04-22 11:36:35
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2021-10-25 10:42:27
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Jupyter Notebook 使用教程基本操作顶部的三个选项卡 顶部的3个选项卡是：Files(文件)、Running(运行)和 Cluster(集群)Files(文件)显示当前 notebook 工作文件夹”中的所有文件和文件夹点击 Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的 notebook，可以在该选项卡中管理这些 notebookClusters一般不会用到，因为过去
写在前面2018年底，OPPO于天池平台举办OGeek算法挑战赛，此次赛题来自OPPO手机搜索排序优化的一个子场景，并做了相应的简化，意在解决query-title语义匹配的问题。简化后，本次题目内容主要为一个实时搜索场景下query-title的ctr预估问题。比赛虽然过一段了，可是我们的学习是不能停的，需要做的就是对比赛进行一个完整的总结，去学习更多优秀的方案。在这里我也将对本次
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2023-08-14 14:24:34
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