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実装紹介 LightGBM 前処理 EDA Solution Keras 特徴量選択 質問 チーム参加 #EDA
NN Baseline (CV: 0.668040 | LB: 0.656322) in 論文の被引用数予測

Author: skywalker

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baseline PyTorch Neural Net Python
10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

Author: Oregin

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Neural Net 前処理 EDA Solution 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

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MLP EntityEmbeddings Neural Net Keras Python 質問 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