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LightGBM 前処理 tutorial baseline Solution EDA 特徴量選択 解法 Keras Feature Engineering
Rauta Private 4th Solution (Private score = 0.19004) in 次の一投の行方を予測！ プロ野球データ分析チャレンジ

Author: rauta

opened at 3 21/06/24 19:18
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実装紹介 LightGBM Python
1歩踏み込んだチュートリアル in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: wisp

opened at 3 20/08/31 13:10
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#EDA tutorial Python 初投稿 テクニック 実装紹介
3rd place approach (team final_sub | Oregin. part) in Re：不動産取引価格予測

Author: Oregin

opened at 3 20/08/11 20:11
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実装紹介 Python LightGBM EDA Optuna Feature Engineering Solution XGBoost 特徴量選択 #EDA 前処理 チーム参加 Neural Net
6th Place Solution by maruyama in 給与推定

Author: maruyama

opened at 3 19/12/23 20:16
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Keras 実装紹介 Python
3rd place solution（by Oregin) in 野菜取引価格の予測

Author: Oregin

opened at 3 23/08/23 13:30
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Feature Engineering Keras 特徴量選択 特徴量追加 前処理 LSTM Solution 実装紹介 Python 解法
9th Place Solution(Public 4th, Private 9th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

opened at 3 20/10/20 21:32
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参考文献 XGBoost Feature Engineering 前処理 Solution EDA LightGBM Python 実装紹介
Entity Embeddings + MLP による実装および質問(LocalCV: 0.5454 PublicLB:0.5517) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: columbia2131

opened at 3 20/10/09 00:09
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MLP EntityEmbeddings Neural Net Keras Python 質問 実装紹介
SciBERTを用いたtextデータの特徴量抽出 in 論文の被引用数予測

Author: columbia2131

opened at 3 21/03/21 01:36
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BERT 実装紹介 Python
[用途]へのBoWを使ったエンコード。Ni-sla Post#5 in 不動産取引価格予測

Author: Ni-sla

opened at 3 20/03/27 21:08
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実装紹介 tutorial Python
7th Solution（kfsky） in 次の一投の行方を予測！ プロ野球データ分析チャレンジ

Author: kfsky

opened at 3 21/06/30 19:03
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実装紹介 LightGBM 初投稿 Python
[運営担当者様へ]学習済みのYOLOv5による物体検出結果の特徴量への追加について in 宗教画テーマの分類

Author: Oregin

opened at 3 21/08/21 20:38
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物体検出 特徴量追加 Yolo Python 実装紹介 質問
46th place approach in 給与推定

Author: Oregin

opened at 3 20/01/13 14:10
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特徴量選択 Python 実装紹介 LightGBM ランダムフォレスト Optuna XGBoost
10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

Author: Oregin

opened at 3 20/12/21 21:23
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Neural Net 前処理 EDA Solution LightGBM Python 実装紹介
12nd Place Solution(by Oregin) in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: Oregin

opened at 3 22/05/24 17:55
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tf-idf 解法 前処理 Solution LightGBM 実装紹介 Python