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Tags:[ Solution , 実装紹介 ] で検索中 (13件一致！ )
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Python 前処理 LightGBM baseline 解法 tutorial EDA Feature Engineering 特徴量選択 PyTorch
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
LSTM Base line−コメント付き (LB 0.27614 ) by Oregin in 野菜取引価格の予測

Author: Oregin

opened at 3 23/05/24 23:00
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#tutorial baseline Keras LSTM DenseNet Solution 実装紹介 tutorial Python チュートリアル 解法
BERT Base line−コメント付き (LB 0.7387 ) by Oregin in 研究論文の国際学会採択予測

Author: Oregin

opened at 3 23/02/20 23:20
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baseline PyTorch BERT Solution 実装紹介 tutorial Python 解法
5th place solution in 花粉飛散量予測

Author: uchs

opened at 3 23/01/10 21:12
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ディスカッション Solution 実装紹介
GradientBoostingRegressor Base line−(LB：2.052 ) by Oregin in コンビニ商品の売上予測

Author: Oregin

opened at 3 22/08/20 22:26
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baseline Solution 実装紹介 tutorial Python
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
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
LightGBM Base line−(CV:0.78974 / LB 0.89032) by Oregin in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: Oregin

opened at 3 22/03/01 22:30
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target_encoding StarterCode baseline 前処理 Solution tutorial LightGBM Python 実装紹介
3rd Place Solution(by Oregin) in 宗教画テーマの分類

Author: Oregin

opened at 3 21/09/14 18:01
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augmentation 評価指標 前処理 Solution LightGBM Python 実装紹介
1st Place Solution(by Oregin) 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: Oregin

opened at 3 21/06/23 22:35
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Sampling NN target_encoding 特徴量選択 前処理 Solution LightGBM 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
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