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上传时间: 2021-02-12
详细说明：毫升项目
Kaggle竞赛-M5预测竞赛-准确性
最终结果使用了两个神经网络模型的集合：1）每个定价和存储的基于定价的密集网络2）每个时间序列簇使用LSTM的模式模型（时间序列聚类在相关矩阵上）
结果是通过神经网络实现的，而光梯度提升机则是本次比赛中竞争对手的最爱。
私人分数：最高7％：386/5558
Kaggle竞赛-分类特征编码挑战2
Kaggle竞赛的机器学习工作流程：分类特征编码挑战II。 该工作流探索使用均值编码，降噪技术以及具有张量流的分类嵌入层。
私人排行榜得分（AUC）：0.78685
排名第一的私人排行榜得分（AUC）：0.78820
Kaggle竞赛-预测未来
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