Kaggle学术活动经典案例深度剖析:预测水资源可用性 Acea Smart Water Analytics 您能否预测水资源未来的的可用性?每个数据集代表一种不同类型的水体。由于每个水体彼此不同,相关特征也不同。我们会注意到它的特征与湖泊的特征不同。这些差异是根据每个水体的独特行为和特征预期的。 步骤1:数据集读取首先读取数据,并找到对应的日期列, from datetime import datetime, date df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format = '%d/%m/%Y') 其中特征列为Rainfall、Temperature...
Kaggle是一个举办机器学习学术活动的社区,一个可以很好的发展和实践你的技能以及展示你的能力的机器学习与数据分析平台。今天主要对Kaggle学术活动经典案例深度剖析-‘’水下海星检测‘’。 比赛名称:Tensorflow - Help Protect the Great Barrier Reef https://www.kaggle.com/c/tensorflow-great-barrier-reef 比赛类型:计算机视觉、目标检测 本文整理了比赛论坛中高分的思路解析,希望对大家有帮助。 使用什么模型? 本次比赛可以算一个小目标检测任务,且检测模型需要有较高的精度。在本次比赛中比较适合的模...