| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 |
- 엘리스
- 코딩테스트
- Segmentation
- TEAM-EDA
- Recsys-KR
- hackerrank
- 스택
- eda
- 프로그래머스
- Machine Learning Advanced
- 나는 리뷰어다
- TEAM EDA
- DFS
- MySQL
- DilatedNet
- Semantic Segmentation
- 3줄 논문
- Object Detection
- 나는리뷰어다
- 추천시스템
- Image Segmentation
- 큐
- 파이썬
- 협업필터링
- Python
- 튜토리얼
- 한빛미디어
- 알고리즘
- pytorch
- 입문
- Today
- Total
목록kaggle (2)
TEAM EDA
Cassava Leaf Disease Classification Public 13, Private 171 Solution
Cassava Leaf Disease Classification Public 13, Private 171 Solution 이번 포스팅에서는 Pseudo Lab 소속으로 4명의 팀원과 함께 나간 캐글 - Cassava Leaf Disease Classification 대회 솔루션의 후기를 작성하겠습니다. 정리한 내용이 길어서 이번 글에서는 저희 팀의 솔루션을 다음 글에서는 다른 팀의 솔루션과 배운점을 위주로 정리하도록 하겠습니다. 김현우 : https://github.com/choco9966 코드 : https://github.com/choco9966/Cassava-Leaf-Disease-Classification 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=ofSsnFcerV4 1...
[Kaggle] House Prices: Advanced Regression Techniques
이번 EDA 2기 첫 프로젝트로 진행했던 kaggle의 House Prices: Advanced Regression Techniques(https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques)에 대한 분석 보고서입니다. 추가적으로 해당 내용에 대해 결측치 처리와 모델의 변수 중요도에 대한 해석이 들어간 자료는 [Kaggle] House Prices: Advanced Regression Techniques(2)를 참고하시기 바랍니다. 집의 가격을 예측하는 문제로 사용한 모델은 ridge,lasso, Elastic Net, LightGBM, Xgboost입니다. 최종적으로 성적을 올리기위해 다른 사람들의 결과물을 반영해 추가적으로 앙생블을 ..