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钻石价格预测! 欢迎来到这个很棒的项目 :red_exclamation_mark: 该项目的重点是以下步骤: :pushpin: 我们从Kaggle下载了一个数据集。 给定一些度量和特征后,该数据集
kaggle-jsmp 简街市场预测的Kaggle竞争代码。
这个比赛当时是在jupyter notebook上编程的,这篇博客是之前自己整理的代码和流程记录。 但是很可惜,notebook转markdown显示效果很不好,下面给出目录和代码。 # coding
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kaggle经典问题-泰坦尼克预测，结果为0.81818，包括：代码，实验数据，代码运行得到的数据。
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在Pytorch上使用LSTM模型进行能量预测 以下存储库包含几个笔记本,可与ASHRAE的数据库配合使用,以应对Kaggle上的Great Energy Predictor III竞赛。 我们将第三
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