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LightGBM
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EDA
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実装紹介
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LightGBM
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Solution
baseline
XGBoost
Neural Net
Feature Engineering
Optuna
参考文献
tutorial
ResNet18 Base line−(LB:0.655) by Oregin
in 日本画の登場人物分類
Author: Oregin
opened at 3 22/05/19 16:38
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augmentation
PyTorch
baseline
EDA
Solution
Python
実装紹介
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
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
LightGBMを使ったBase line
in 対戦ゲームデータ分析甲子園
Author: Oregin
opened at 3 20/08/20 16:58
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前処理
baseline
EDA
LightGBM
Python
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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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
LightGBMを使ったBase line
in Re:不動産取引価格予測
Author: Oregin
opened at 3 20/06/27 03:56
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15
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実装紹介
Python
tutorial
EDA
LightGBM
baseline
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