文章分类 - 数据竞赛
摘要：天池街景字符识别总结 主要思想是通过检测的方法识别图片中字符，检测模型用的是CenterNet目标检测模型，骨干网络主要使用的是resnet-50，和dlav0_34 @mhxin 同学关于数据增强和整个实现的流程讲的很好,特别是一些数据增强的方法和比赛的技巧，强烈建议大家看看 @xingyizho
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摘要：CVPR 2020夜间行人检测挑战赛两冠一亚（含获胜方案解读） 来自深兰科技北京 AI 研发中心的 DeepBlueAI 团队在 CVPR 2020 夜间行人检测挑战赛中斩落了两个冠军、一个亚军。本文将介绍该团队的解决方案。 近日，由 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls
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摘要：金融风控数据建模-冠军方案分享 写在前面 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛-冠军团队：三位靓仔 成员介绍：团队成员由当下国内赛圈著名选手组成，一月三冠选手宁缺，赛圈网红林有夕，以及最具潜力选手孙中宇组成。 赛事地址：https://www.dcjingsai.com/v2/cmptDe
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摘要：如何理解机器学习和统计中的AUC？ 分三部分，第一部分是对 AUC 的基本介绍，包括 AUC 的定义，解释，以及算法和代码，第二部分用逻辑回归作为例子来说明如何通过直接优化 AUC 来训练，第三部分，内容完全由 @李大猫原创——如何根据 auc 值来计算真正的类别，换句话说，就是对 auc 的反向工
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摘要：招商银行 2020FinTech 精英训练营数据赛道（信用风险评分）方案分享（B榜0.78422） 写在前面： 半个月时间参加了招行今年的FinTech训练营数据赛道，最终成绩B榜0.78422。排名10（极限卡边，运气真好），本文主要分享自己的方案，基本也是数据挖掘中比较常规的思路和操作。建议刚入
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摘要："有偏估计和无偏估计" 无偏和有偏 本质来讲，无偏/无偏估计是指估算统计量的公式，无偏估计就是可以预见，多次采样计算的统计量（根据估算公式获得）是在真实值左右两边。类似于正态分布的钟型图形。比如对于均值估计： mean = (1/n)Σxi 一定有的比μ大，有的比μ小。 那么对于有偏估计，就是多次采
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摘要：【机器学习】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 1. 特征工程 2. 调参 3. 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解S
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摘要：【OOB】在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。对于这部分没采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag，简称OOB)。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。
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摘要：招商银行 2020FinTech 精英训练营数据赛道（信用风险评分）方案分享（B榜0.78422） 写在前面： 半个月时间参加了招行今年的FinTech训练营数据赛道，最终成绩B榜0.78422。排名10（极限卡边，运气真好），本文主要分享自己的方案，基本也是数据挖掘中比较常规的思路和操作。建议刚入
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摘要：Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战 前天偶然在一个网站上看到一个数据分析的比赛（ "sofasofa" ），自己虽然学习一些关于机器学习的内容，但是并没有在比赛中实践过，于是我带着一种好奇心参加了这次比赛。 赛题：足球运动员身价估计 比赛概述 本比赛为个人练习赛，主
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摘要：用户贷款风险预测之 Top10 初体验 写在前面： DataCastle 智慧中国杯全国大数据创新应用大赛：本次参加的是三大赛题中的 "用户贷款风险预测（算法竞赛）" 距离上次发博文又过去近两个月了，坚持写博客是件不容易的事，还得继续努力！中间过了个年，打了个比赛，时间过得真快，不过没有闲着，用寒假
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