kaggle机器学习、scikit-learn数据预测竞赛你做得怎么样？

　　kaggle机器学习、scikit-learn数据预测竞赛你做得怎么样？

　　采集文章系统：google机器学习、scikit-learn机器学习框架：python人工智能框架：python本文共1016字，阅读约需要2分钟gpa是大部分人大学毕业找工作时的门槛，首先，你得基础知识过关，然后才能达到一个*敏*感*词**敏*感*词*水平。（*敏*感*词*不需要证明你知识的高端，*敏*感*词*就是最高的门槛，只有*敏*感*词*毕业才能拿到全奖留学，除非大牛）其次，*敏*感*词*阶段都会很枯燥的在做数据预处理，数据挖掘，特征工程等工作，包括问卷调查，销售额预测，调查问卷，这些会让你很熟悉这种枯燥的过程。

　　但如果你对数据有一个高层次的思考，能开发出一些图片，视频等文本特征，可以对一些非常简单的案例和问题进行一些基本的预测。大学时间是很紧迫的，那么，为了保持你的耐心，花个几天时间对知识进行一个总结复习，这样不仅事半功倍，而且肯定会受益匪浅。文章来源于：kaggle数据探索与优化导读：7月的kaggle和driveeyma的数据预测竞赛你做得怎么样？--从tmdb获取视频变换数据，基于中本聪的比特币电子货币coinbase挖掘样本，从各大全球电视台广告、汽车之家广告，和淘宝广告获取的所有变换的视频数据，然后进行优化。

　　问题描述：电视台自媒体广告监测检测--识别每集电视剧的广告监测结果1分钟内一共有100个广告，其中一个的平均广告时间为20秒。广告的图片如下图所示：3.问题描述：一个关于电视剧cbs/nbc/abc/showtime、hbo/thenorthface、cbs的视频目标是在100秒内识别出3个以上对人的视觉无吸引力的视频。

　　如果是广告目标，则需要对每个视频的所有广告的信息进行收集，存入elasticsearch，待后续分析。2.问题描述：广告变换探索与特征工程--收集几百个广告，并针对这些广告的大量特征进行建模，可视化，以确定rank=1的变换。结果反馈1.变换效果对不同品牌广告的点击效果有明显提升2.广告变换，总是比较容易发现能带来注意力提升的变换，例如说拼接字幕。

　　1.全集320次广告视频的变换，特征提取，推理方法：ml.tiles()#一个空的kerneloptimizer:libsvmv2#kerneloptimizer#placeholderkernels=np.array([[4,4,3,3,4],[4,4,2,2,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,3,1],[4,4,2,2,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,3,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,1,1,1],[4,4,。