01 2020 档案
摘要：阅读别人的kernel就好像跟这个人聊天一样，每个人的kernel中都包含了他的思维过程，他对这个问题的理解，有意思；
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摘要：一些关于分享的思考 通过之前写的几篇机器学习相关的blog，能看到偏简单的形式更容易被大家接受，而一些比较有难度的项目，分享的效果就很一般，原因主要有以下几个方面： 1. 比较难的项目需要对项目背景、数据形式、竞赛信息等有一定的了解，不然容易一头雾水，连是要干嘛都看不懂； 2. 个人的文笔能力有限，
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摘要：前言 1. 该篇分享来源于NFL竞赛官方的R语言版本，我做的主要是翻译为Python版本； 2. 分享中用到的技巧、构建的特征、展示数据的方式都可以应用到其他领域，比如篮球、足球、LOL、双人羽毛球等等，只要是团队竞技，都可以从中获益； 3. 分享基于kaggle上的 "NFL大数据碗" ，也就是基
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摘要：kaggle竞赛分享：NFL大数据碗 上 竞赛简介 一年一度的NFL大数据碗，今年的预测目标是通过两队球员的静态数据，预测该次进攻推进的码数，并转换为该概率分布； 竞赛链接 https://www.kaggle.com/c/nfl big data bowl 2020 项目链接，该项目代码已经pub
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摘要：pandas内存优化分享 缘由 最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目，这里由于个人电脑配置问题，我一直都是用的Kaggle的kernel，但是我们知道kernel的内存限制是16G，如下： 在处理数据过程中发现会超出，虽然我们都知道对于大数据的处理有诸如spark等分布式处理框架，但是依
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摘要：这次分享会分为上下两部分，上篇主要是我个人参赛的过程以及最终产出的项目工程，下篇是一个关于NFL的数据探索项目，是Kaggle主办发分享的R版本，我翻译为Python版本，以及会增加上届比赛最终冠军的一篇论文，干货满满哦；
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摘要：Hello，近期会分享最近的一个Kaggle上的比赛，NFL比赛的码数预测，通过这个比赛还是学到很多，虽然最后分数不理想。。。。这篇分享的内容适用于绝大多于的关于团队竞技类比赛的场景下的预测问题，比如足球、篮球、王者荣耀等等，算是从一个比较通用的角度来看待和分析建模，先附上Kaggle竞赛链接吧，
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摘要：首先感谢大家的厚爱，短短两天已经 15 star 6 fork 了，给力给力，另外强推Competition仓，包含了目前所有在做的、做完的机器学习项目，以时间序列问题为主，大家有意向可以看看： "wechat+分享博客" "github仓库"
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摘要："wechat+项目开源分享 让你的微信账号有趣起来"
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摘要：WeChat+ 如果你曾经有过以下的问题或者需求，那么这篇分享很适合你： 苦于手机存储不够，但是又不敢随便删微信的消息，只能小心翼翼的清理； 酷炫沙雕表情包制作，比如把几句话融入到王静泽 真香的表情包中，是不是非常沙雕； 想通过手机对电脑进行简单控制，不想用TeamViewer，又想高度自定义； 随
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