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実装紹介 Python 前処理 LightGBM Neural Net Feature Engineering XGBoost 参考文献 チーム参加 解法
3rd place solution + EDA in タクシー需要予測

Author: T.T

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EDA Solution 解法
ResNet18 Base line−(LB：0.655) by Oregin in 日本画の登場人物分類

Author: Oregin

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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

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参考文献 XGBoost Feature Engineering 前処理 Solution 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

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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