分类机器学习实战下的文章

H&M 比赛记录4：基于最常一起被买的商品来预测[LB:0.0215]

思路基于上一个说的，一起买的策略，用代码实现一下，public LB从 0.0204到0.0215取出最...

2022 年 03 月 31 日

H&M 比赛记录3：思路——经常一起被购买的商品，是否更值得推荐？

经常一起被购买的商品如果大家买A商品通常也会买B商品，那么如果给买个A商品的人推荐B商品，会是一个好选择...

2022 年 03 月 31 日

H&M 比赛记录2：基于3周的最近购买商品推荐[LB:0.0204]

介绍基于上个baseline，这次新加的逻辑是越近期的交易越重要：如果最近1周有交易记录，则推荐最近一周...

2022 年 03 月 31 日

H&M 比赛记录1：简单的baseline模型[LB:0.0186]

介绍H&M Personalized Fashion Recommendations baseline，...

2022 年 03 月 31 日

Pandas：利用concat加速merge

Pandas 利用concat来加速merge。优点：加快速度不会改变data type步骤：df1取出...

2022 年 03 月 18 日