当您在“使用天池实验室打比赛”页面通过“新建Notebook”按钮创建notebook时, “我的实验室”页面将会打开并自动创建notebook,比赛数据也将自动添加至该notebook。 您也可以通过下图方式,在“我的实验室”中手动添加比赛数据,我们已将您所参加比赛的数据集列在“参加比赛数据”选项中,方便您可选择添加。 注:某些比...
使用天池实验室打比赛 快来一起挖掘幸福感! 幸福感是一个古老而深刻的话题,是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异,大如国计民生,小如路边烤红薯,都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中,我们能找到其中的共性,一窥幸福感的要义吗? 赛事简介 天池新人实战赛是针对数据新人开设的实战...
天池学习赛解析-汽车产品聚类分析 项目地址 【教学赛】数据分析达人赛3:汽车产品聚类分析_学习赛_赛题与数据_天池大赛-阿里云天池 赛题背景 赛题以竞品分析为背景,通过数据的聚类,为汽车提供聚类分类。对于指定的车型,可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题,鼓励学习者利用车型数据,进行车型画像的分析,为产品...
本次分析数据来源于淘宝母婴购物行为数据集,并在原始数据的基础上进行了字段调整,包括如下两张表: 用户基本信息表: tianchi_mum_baby 2.商品交易信息表: tianchi_mum_baby_trade_history 任务描述 我们将利用该数据集,带领大家完成如下简单的商业分析任务,通过数据分析和可视化展示,充分挖掘数据的价值,让数据更好地为...
【教学赛】数据分析达人赛3:汽车产品聚类分析_学习赛_赛题与数据_天池大赛-阿里云天池 赛题背景 赛题以竞品分析为背景,通过数据的聚类,为汽车提供聚类分类。对于指定的车型,可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题,鼓励学习者利用车型数据,进行车型画像的分析,为产品的定位,竞品分析提供数据决策。
这是一份还没完成的作品。后面再补上~ Word2Vec 两个算法: Skip-grams (SG):预测上下文 Continuous Bag of Words (CBOW):预测目标单词 两种稍微高效一些的训练方法: Hierarchical softmax Negative samplingps:
1 赛题理解 2 数据分析 3 词向量+机器学习模型 4 Fasttext 5 Word2Vec+TextCNN模型 这是一份还没完成的作品。后面再补上~ Word2Vec ...
本博客为天池学习赛记录博客,赛题理解部分较为简单,故直接转载原教程。 本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。 1 赛题理解 赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别 赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提...
df = pd.read_csv(r'E:\jupyter_lab\天池\新闻文本分类\data\train\train_set.csv',sep='\t',encoding='utf8') df.head() 训练集数据.png df.shape #查看数据大小 (200000,2) 2.1 文本的字符长度分析 1、每条新闻的字符数的描述性统计分析 ...
天池学习赛,是由阿里巴巴集团主办,面向全球科研工作者的高端算法竞赛。通过开放海量数据和分布式计算资源,大赛让所有参与者有机会运用其设计的算法解决各类社会问题或业务问题。欢迎来大家来天池参与天池新人赛,进行真实业务场景演练,参与天池大赛还有机会获得百万奖金池。