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【算法比赛】NFL Big Data Bowl 数据挖掘比赛回顾

导语 NFL Big Data Bowl是Kaggle上的一个数据比赛,本文旨在通过回顾比赛,梳理和学习其中的建模思路(点数据挖掘、图挖掘)、数据处理技巧(对抗验证、数据增强)、模型集成技巧(Snapshot...一.背景 笔者之前与队友derkechao参加了Kaggle举办的NFL Big Data Bowl比赛并有幸跻身金牌区,本文旨在对比赛进行回顾总结以及学习其他参赛者的建模经验。 1....如果进攻一方得分成功或丧失控球权,双方队伍互换攻防,比赛就这样轮流攻防的进行下去,直到四节比赛时间结束。 3....4.png 2.2 NFL比赛相对于其他表格数据比赛的区别 (1)需要刻画多个对象之间的关系 在对多个对象建模时,不仅需要对对象本身的属性进行刻画,还需要对对象之间的关系进行刻画。...可以看出整个模型的特征和结构都非常简单,而与前面的模型唯一不同的是该模型对球员之间的关系进行了显示的建模,而比赛结果也体现了其效果的显著性,该模型当之无愧地获得了比赛的第一名。

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awd比赛总结

awd比赛总结记录一下,方便以后回顾使用 ​ awd线上训练参加了很多,对awd也有一定的理解了,比靶场更仿真,更像渗透,同时难度更是上升了很多,在训练的同时也在网上看了很多关于awd的相关知识。 ​...准备阶段 比赛的相关工具当然少不了 D盾(down下来的源码直接扫后门) WireShark(分析流量包) 攻击框架例如:Attack-Defense-Framework burpsuite(搭配其中的工具...比赛过程 ​ 首先就是备份,非常重要,不仅仅代码审计更是为了防止被被人删掉源码导致服务器宕机,总之开始比赛先备份,没毛病。 ​...站点源码可以用winscp进行备份到本地,但是速度会很慢,速度快的方法就是直接用tar打包,放在home目录,最好不要放在tmp目录,因为这个目录没有配置权限,如果在比赛过程中我们拿到了别人的shell...: /var/log/nginx/ 自动化后台执行 ​ 有时候我们需要在服务器上后台执行一些脚本,这里就需要使用到nohup命令和linux shell中的&命令,nohup可以让命令不挂断地执行,&则可以让命令在后台运行

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比赛】计算机领域有哪些常见的比赛

基本属于两大类:经典算法比赛,数据挖掘及 AI 比赛。 经典算法比赛 所谓经典算法,我们从事计算机领域的,基本都是从数据结构学起的,经典算法注重程序的执行效率、时间和空间复杂度。...举办的 TCO 比赛。...但不管怎么说,这一波发展,的确大大促进了整体数据挖掘比赛、AI比赛的数目和水平。 以前也有数据挖掘比赛,但通常数量少、数据规模小,有点像学生之间的小打小闹,大家都不怎么当回事。...当然,也不是所有的比赛数据都这么大,数据挖掘和视觉类的数据通常比文本类数据要大。 这些比赛,我是很推荐去做的,因为它的确能够给我们带来很多好处。...常见的数据挖掘比赛平台和赛事有: Kaggle 比赛平台,上面有很多赛事,也有很多前人的参赛经验、代码分享,对新手十分友好。

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云计算比赛总结

在一切渐渐过去之后,比赛本身变得其实不那么重要,反而是那些看起来与比赛无关的细节更值得铭记。...起因 其实参加这个比赛的原因非常搞笑,在上学期的一次大创项目的例会上,指导老师跟我们聊了聊项目的问题,发现没啥好聊的,然后话锋一转说,“哎?...我听说最近有个云计算比赛,你们要不要参加看看,前几年某某老师带的队伍好像都拿了不错的名次,blabla。。。”...至于平均准确率与时间的抉择就十分有讲究了,我们比赛成绩说的过去的很大一部分原因就是这个抉择做的还算不错。...我们在比赛的时候显然希望尽可能的避免表现不好的情况,那么我们就可以通过运行多次数据,取代价函数最低的那组模型作为最终的模型,这个运行次数就是runs参数的意义。

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计算机领域有哪些常见的比赛?各个比赛的含金量?

基本属于两大类:经典算法比赛,数据挖掘及 AI 比赛。 经典算法比赛 所谓经典算法,我们从事计算机领域的,基本都是从数据结构学起的,经典算法注重程序的执行效率、时间和空间复杂度。...举办的 TCO 比赛。...但不管怎么说,这一波发展,的确大大促进了整体数据挖掘比赛、AI比赛的数目和水平。 以前也有数据挖掘比赛,但通常数量少、数据规模小,有点像学生之间的小打小闹,大家都不怎么当回事。...当然,也不是所有的比赛数据都这么大,数据挖掘和视觉类的数据通常比文本类数据要大。 这些比赛,我是很推荐去做的,因为它的确能够给我们带来很多好处。...常见的数据挖掘比赛平台和赛事有: Kaggle 比赛平台,上面有很多赛事,也有很多前人的参赛经验、代码分享,对新手十分友好。

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数据挖掘比赛通用框架

,博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。...以及linux风格的shell: git bash (git bash是基于msys的,跟cygwin略有不同) mac: sublime及其插件Package Control/anaconda,以及iTerm2...(sublime中import某些python库,比如matplotlib/sklearn/tensorflow会出点bug,需要修改下环境变量啥的,遇到相关问题可以微信我,尽量帮你解决) linux:...如果是界面linux,应该可以有其他选择 另外,jupyter notebook(前身是ipython notebook)是个好东西,可以逐步执行python代码片段,不依赖于平台,可在浏览器中打开,非常适合学习过程中练手...特征工程 毫不夸张地说,特征工程是DM重要的一环,也是决定DM比赛的关键因素。纵观DM比赛,几年间已由追求模型是否fancy转向无尽的特征工程,主要得益于越来越标准化的ML模型,以及更好的计算能力。

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数据挖掘比赛通用框架

,博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。...以及linux风格的shell: git bash (git bash是基于msys的,跟cygwin略有不同) mac: sublime及其插件Package Control/anaconda,以及iTerm2...(sublime中import某些python库,比如matplotlib/sklearn/tensorflow会出点bug,需要修改下环境变量啥的,遇到相关问题可以微信我,尽量帮你解决) linux:...如果是界面linux,应该可以有其他选择 另外,jupyter notebook(前身是ipython notebook)是个好东西,可以逐步执行python代码片段,不依赖于平台,可在浏览器中打开,非常适合学习过程中练手...特征工程 毫不夸张地说,特征工程是DM重要的一环,也是决定DM比赛的关键因素。纵观DM比赛,几年间已由追求模型是否fancy转向无尽的特征工程,主要得益于越来越标准化的ML模型,以及更好的计算能力。

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