TEAM EDA

Preprocessing Feature Selection with variance KERNEL PCA Try and Fail : PCA, SVD, AutoEncoder, DAE etc Feature Engineering We used the following three methods to make variable of the distribution of the dataset. GMM_PRED GMM_SCORE HIST_PRED By the way, one of the mistakes I found was that GMM_PRED and GMM_SCORE would increase their score if they were duplicated. The results below are still a mys..

본 포스터는 인사이트에서 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 먼저 저는 비전공자이고 책의 코드인 C++은 전혀 모르는 상황이고 프로그래밍은 2년 정도 알고리즘은 작년에 3달 정도 공부한 학생입니다. 먼저 책을 읽고 난 느낌부터 말하자면, (1) C++을 전혀 모르시는 분 (2) 공부 의지가 약하신 분한테는 추천드리지 않고 (1) 프로그래밍 대회를 나가고 싶은 분 (2) C++ 코드의 성능을 높이고 싶은 분들한테는 적극적으로 추천합니다. 그 이유는 아래에 내용 부분에서 설명해 드리도록 하겠습니다. ​ 1. 책 소개 는 다른 책들과는 다르게 경진 프로그래밍 대회에 참여해서 성적을 거둘 수 있도록 하는 가이드 책입니다. 300페이지에 걸쳐서 (1) 효율적 코드 작성 (2) 기초 알고리즘 (3) 고급 알고..