动手学CV-Pytorch计算机视觉天池计算机视觉入门赛:SVHN数据集实战比赛简介与赛题分析环境安装首先导入必要的库定义读取数据集定义读取数据dataloader定义分类模型训练与验证预测并生成提交文件调参实战学习率调整数据增强策略这里我们以datawhale和天池合作的天池计算机视觉入门赛为例，通过案例实战来进一步巩固本章所介绍的图像分类知识。比赛简介与赛题分析该比赛以SVHN街道字符为赛题数据，数据集报名后可见并可下载，该数据来
赛题描述：经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别），根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。数据说明:数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段V0-V37，这38个字段是作为特征变量，target作为目标变量。选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（meansquareerror）。结果提交：选手需要提交测试数据的预测结果（txt格式，只有1列预测结果）。结果评估：预测结果以meansquareerror作为评判标准。1 数据分析导入相关库importnumpyasnpimportpandasaspdimpo
日前，由阿里云主办、阿里云瑶池数据库和天池平台承办的“第五届天池全球数据库大赛”圆满收官。 历经过去4个多月的层层选拔，2大赛道20支队伍从7047支参赛战队中脱颖而出，成功晋级大赛决赛圈。最终，来自蔚来汽车等企业组队的「带对听花」队伍和来自北京大学&饿了么组队的「西二旗大头帮」队伍分别赢得赛道1（云原生数据库PolarDB业务数据压缩挑战）和赛道2（云原生多模数据库Lindorm时序数据处理性能挑战）的总冠军荣誉。 “天池数据库大赛”是由阿里云主办，阿里云瑶池数据库、天池团队承办的数据库年度品牌赛事。自2018年以来，该比赛已连续成功举办了5届，吸引了来自国内外数千支优秀队伍和个人开发者参加
大赛是以银行产品认购预测为背景，根据记录的用户信息来推测该银行的用户是否会购买银行的产品。赛题提供的数据集有3万条（训练集2.25万，测试集0.75万），包括20个特征变量，本文构建了XGBoost、LGBM、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯分类器；得分分别为96.19、96.05、95.55、92.43、92.43、90.17一、数据概览每条数据都记录了如下信息：赛题提供的测试集中包含22500条数据，其中订购银行产品的占13.12%，用户年龄集中在25-60岁之间二、数据探索数据集共含21个变量，其中subscribe（是否订购）为预测变量，分类型变量、数值型变量各有10个：查看
目录前言一、赛题背景二、数据探索1.读取数据2.查看数据统计量 duration分箱展示3.查看数据分布4.数据相关图5.其它变量可视化展示三、数据建模四、特征输出 五、最终成绩前言本次比赛数据集质量比较好，没有缺失值及重复值，但正负样本不均衡，模型使用了xgboost、lightgbm、catboost三个模型训练，结果lightgbm>xgboost>catboost，所以没有最好的模型，只有适合的模型。由于评分标准采用Accuracy，且正负样本不均衡，就算模型不能识别负样本，线上也能达到0.92，所以简单训练下就可以轻松达到0.95。lightgbm加交叉验证可以达到0.970左右，
前言一、赛题介绍及评测标准二、数据探索（EDA）1.读取数据、缺失值可视化2.特征描述性统计3.测试集与验证集数据分布4.特征相关性三、数据清洗四、特征工程1.构建时间特征2.匿名特征交叉3.平均数编码五、建模调参六、模型融合总结前言赛题属于回归类型，相比于前两次的保险反欺诈及贷款违约预测，本次比赛学到了很多特征工程、模型调参及模型融合的处理，收货颇丰。一、赛题介绍及评测标准赛题以预测二手车的交易价格为任务，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试
一、任务介绍 赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测真实场景下的字符识别，这是一个典型的字符识别问题。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，提高对数据建模能力。1.1数据来源零基础入门CV-街景字符编码识别_学习赛_天池大赛-阿里云天池的赛制(aliyun.com)赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集（TheStreetViewHouseNumbersDataset,SVHN），并根据一定方式采样得到比赛数据集。训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置；为了保证比赛的公平性，测试集
任务描述主体事件检测是语言文本分析和金融领域智能应用的重要任务之一，如在金融风控领域往往会对公司主体进行风险事件的检测。基于句子粒度的上下文进行公司事件检测，事件包含事件类型和主体要素（即公司主体），句中可能存在多个事件，多个公司主体且每个公司都可能存在多个事件类型标签，并且各类型标注样本分布不均匀，部分类型样本量较少，我们希望检测出文本中包含的所有主体事件。本次评测任务的文本语料来自于互联上的公开新闻、报告，将作为CCKS-2023的评测任务之一，依托于天池大赛平台进行评测。赛程安排赛程时间评测任务发布2023/5/4报名时间2023/5/4-2023/7/1317:59:59训练集，验证集
前些时间，做了个阿里天池的练习赛，心跳预测。说是练习赛，实际也没赛，因为最后的结果也没拿去提交、上传之类的，最后做了个小展示，权当做练手，在这里和大家分享一下整体的思路，希望可以给后来者一些启发。期待可以和大家一起沟通交流，指出不足之处，相互学习，共同进步。 先回顾一下先前的题目： 数据集见下面链接，也不用大家花C币了，直接在下面链接就能下载。 零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测赛题与数据-天池大赛-阿里云天池一、赛题数据赛题以预测心电图心跳信号类别为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某平台心电图数据记录，总数据量超过20万，主要为1列心跳信
金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测baseline好久没写baseline了，最近逛比赛的时候突然看到阿里新人赛又出新题目了，索性写个baseline给初学者，昨天晚上把比赛数据下载了，然后随便跑了个模型，AUC就达到了0.95，排在了第二名，下图是我排名的截图，所以题目还是比较简单的，适合初学者入手。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531994/introduction?spm=5176.12281973.1005.21.3dd52448vSKXI0我比较喜欢做开源，因为分享也是一种快乐，如果大家对baseline代码
