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cha_kabu(Lv: 33


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総合ランク
50

コンペ最高順位
10

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コンペ最高順位
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コンペティション
9431 pt

Torphy gold
1
Torphy silver
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Torphy bronze
2

トピック
1350 pt

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Torphy silver
1
Torphy bronze
3

- コンペティショントロフィーの内訳詳細 -

● GOLD
  • 対戦ゲームデータ分析甲子園
  • ● SILVER
    受賞なし
    ● BRONZE
  • 論文の被引用数予測
  • スパムメール判別
  • 22のトピックをいいねしています。

    モード別に学習モデルを分けた場合の結果(参考) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: t_mochizuki0

    13th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: Lain.

    効いた特徴量について(Public3位、Private2位) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: TASSAN

    opened at 3 20/10/19 10:51
    folder_special 0
    8th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: ShiningStars

    opened at 3 20/10/19 11:26
    folder_special 0
    11th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: takaito

    opened at 3 20/10/19 13:11
    folder_special 0
    22th Place Solution(Public 38th, Private 22th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: columbia2131

    6th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: NapoNapo

    7th Place Solution (Pub: ~60th Pri: 7th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: rauta

    opened at 3 20/10/19 23:39
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    9th Place Solution(Public 4th, Private 9th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: Oregin

    3rd Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: jamijami

    opened at 3 20/10/22 17:15
    folder_special 0
    1st place solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

    Author: hamano_tetsuo

    opened at 3 20/10/26 17:35
    folder_special 0
    BERTを用いたbaseline.LB: 0.954 in スパムメール判別

    Author: takaito

    スパムメール コンペ EDA in スパムメール判別

    Author: ksar

    opened at 3 20/10/30 20:28
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    EDA
    12th Place Solution in スパムメール判別

    Author: pop-ketle

    10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

    Author: Oregin

    4th Place Solution in スパムメール判別

    Author: kokokocococo555

    7th Place Solution in スパムメール判別

    Author: ktr

    opened at 3 20/12/23 21:42
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    1st Place Solution in スパムメール判別

    Author: omegawvw

    journal-ref, doi の扱いについて in 論文の被引用数予測

    Author: pn11

    title, abstractのembedding + Linear Regression/LightGBMでモデリング in 論文の被引用数予測

    Author: szdr

    [LB: 0.563549] doi_cites+versions特徴量でLightGBM in 論文の被引用数予測

    Author: szdr

    opened at 3 21/01/21 00:04
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    LightGBM Base line (CV: 0.560154 / LB 0.564024) in 論文の被引用数予測

    Author: BIZEN

    opened at 3 21/01/20 14:42
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