Kaggle-M5-预测精度我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案比赛首页探索性数据分析包括EDA笔记本，其中突出显示了数据发现特征工程与建模最重要的功能是滞后功能，由滞后，滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。
使用LightGBM执行建模。
超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。
推理最终预测（接下来28天的单位销售额）是通过递归推断进行的。
结果我的最终提交在5500多个团队中排名前3％，并为我赢得了银牌！
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2023/8/27 11:46:21
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这是kaggle泰坦尼克号准确率0.81的python数据分析超级详细的源代码这是传说中的泰坦尼克机器学习比赛-对你来说最好的，第一次挑战，让你潜入机器学习比赛，熟悉Kaggle平台的工作原理。
竞争很简单：使用机器学习来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。
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2023/8/20 8:07:17
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机器学习的利器！特征选择的法宝！kaggle必备书！-----ShiLong
2023/8/5 0:28:58
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基于Kaggle竞赛数据，原始数据文件较大，故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集（train.csv.gzip），1万条样本作为模型测试集（test.csv.gzip）
2023/7/27 14:19:52
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kaggle比赛数据集：Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zipPorto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip
2023/6/2 17:42:07
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Kaggle房价料想代码score=12%importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt
2023/5/4 6:54:11
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fer2013是kaggle的竞赛的数据集，我已经把csv文件转换为了jpg格式，是48*48的灰度图像。
总共有7类感情，可用有35887张图像。
这里是部份人脸情绪图像，残缺情绪数据量较大，能够联系我患上到。
总共有7类感情，可用有35887张图像。
这里是部份人脸情绪图像，残缺情绪数据量较大，能够联系我患上到。
2023/4/7 6:42:12
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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