2017 年的 Data Science Bowl 比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据（自动嵌入图像中的标签信息），但其中一些数据是匿名的，也就是说，那些原本具有预测价值的特征（比如患者的年龄）用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。在三个 kernel 作者中，G...
2017 年的 Data Science Bowl 比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。 在三个 kernel 作者中,Guido ...
2017 年的 Data Science Bowl 比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。 在三个 kernel 作者中,Guido ...
2017 年的Data Science Bowl比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。 在三个 kernel 作者中,Guido 是...
2017 年的Data Science Bowl比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。
We discuss the challenges and advantages of our framework. In the Kaggle Data Science Bowl 2017, our framework ranked 41st out of 1972 teams.关键词: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition DOI: 10.48550/arXiv.1705.09435 被引量: 9 年份: 2017 ...
复现kaggle比赛2019DataScienceBowl现阶段排名第一的公共内核 复现过程中会添加我自己的注释和理解以及去除了一些根本没有使用过的变量 版本号为Version 24 原链接https://www.kaggle.com/braquino/convert-to-regression 首先是import一堆lib 没什么好说的
由于U-Net是一种端到端的方法,加上合适的数据预处理和后处理,使得最终能够对每个像素点做出预测。 建模过程和使用数据前文已经介绍。 通过adam优化器来训练网络使得损失降低。模型训练中通过keras的callbacks函数中添加early_stopper和check_pointer来提前停止训练并保存最优的模型。
【(Kaggle)2018 Data Science Bowl夺冠方案分享】《topcoders, 1st place solution | 2018 Data Science Bowl | Kaggle》 http://t.cn/RmuTtYi
kaggle一年一度的高奖金比赛Data Science Bowl在过年前两天结束了,今年第一次不是CV比赛,继17年清华廖博士团队夺得冠军后,这回来自浙江大学的两位同学喜提冠军十万美金,均分下来比我一年工资还多了,羡慕!在这个只能闲在家里的特殊时间,正好对这个比赛做一下总结. ...