【kaggle】Expedia Hotel Recommendations

2024-04-20 23:18

文章标签 hotel kaggle recommendations expedia

本文主要是介绍【kaggle】Expedia Hotel Recommendations，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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Expedia Hotel Recommendations

文章目录

1. Leakage solution
2. most popular solution

1. Leakage solution

kaggle 入门系列翻译（二） Expedia

Leakage solution

2. most popular solution

kaggle 入门系列翻译（二） Expedia

Predict hotel type with pandas

因为每个srch_destination_id会对应N个hotel_cluster，所以根据bookings和clicks进行加权（weights=[1, 0.05]），得到relevance，然后得到训练集上srch_destination_id对应最大的5个hotel_cluster，然后将这个结果根据srch_destination_idmerge到测试集上。

只是热度推荐，做不到个性化推荐

这篇关于【kaggle】Expedia Hotel Recommendations的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/921584。 23002807@qq.com

kaggle竞赛宝典 | Mamba模型综述！

本文来源公众号“kaggle竞赛宝典”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Mamba模型综述！型语言模型（LLMs），成为深度学习的基石。尽管取得了令人瞩目的成就，Transformers仍面临固有的局限性，尤其是在推理时，由于注意力计算的平方复杂度，导致推理过程耗时较长。最近，一种名为Mamba的新型架构应运而生，其灵感源自经典的状态空间模型，成为构建基础模型的有力替代方案

Kaggle刷比赛的利器，LR，LGBM，XGBoost,Keras

刷比赛利器，感谢分享的人。摘要最近打各种比赛，在这里分享一些General Model，稍微改改就能用的环境： python 3.5.2 XGBoost调参大全： http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 XGBoost 官方API： http://xgboost.readthedocs.io/en

24/9/3算法笔记 kaggle泰坦尼克

题目：这次我用两种算法做了这道题逻辑回归二分类算法 import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegr

Kaggle竞赛——手写数字识别（Digit Recognizer）

目录 1. 数据集介绍2. 数据分析3. 数据处理与封装3.1 数据集划分3.2 将数据转为tensor张量3.3 数据封装 4. 模型训练4.1 定义功能函数4.1 resnet18模型4.3 CNN模型4.4 FCNN模型 5. 结果分析5.1 混淆矩阵5.2 查看错误分类的样本 6. 加载最佳模型7. 参考文献本次手写数字识别使用了resnet18（比resnet50精度更

Kaggle克隆github项目+文件操作+Kaggle常见操作问题解决方案——一文搞定,以openpose姿态估计项目为例

文章目录前言一、Kaggle克隆仓库1、克隆项目2、查看目录二、安装依赖三、文件的上传、复制、转移操作1.上传.pth文件到input目录2、将权重文件从input目录转移到工作目录三、修改工作目录里的文件内容1、修改demo_camera.py内容四、运行！前言想跑一些深度学习的项目，但是电脑没有显卡，遂看向云服务器Kaggle，这里可以每周免费使用30h的GP

机器学习学习--Kaggle Titanic--LR，GBDT，bagging

参考，机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5238908.html 机器学习（二）如何做到Kaggle排名前2% http://www.jasongj.com/ml/classification/ 一、认识数据 1.把csv文件读入成dataframe格式 import pandas as

kaggle平台free使用GPU

1、注册请保证在【科学上网】条件下进入如下操作，只有在注册账户和手机号验证时需要。 step1：注册账户进入kaggle官网：https://www.kaggle.com/，点击右上角【Register】进入注册页面最好选择使用邮箱注册（！！！如果你先用goole注册，然后改成其他邮箱，再用其他邮箱登录时会报错，需要重新找回密码）输入【邮箱】、【密码】和【用户名】后，勾选

Kaggle竞赛:Rossmann Store Sales第66名策略复现

之前做过一次Kaggle的时间序列竞赛数据集练习：CSDN链接效果并不理想，之后在Kaggle的评论中又找到了各式各样的模型方法，其中我还手动还原过第三名的Entity Embedding：CSDN链接。这个参赛方法中，使用了除了比赛给出的数据以外的外部数据（天气数据等）。而这次，我准备还原一个没有使用外部数据且方法较为简单，但是效果较好的策略。也就是第66名的策略。详细的策略可以看这里 R语言

hdu 2992 Hotel booking(spfa+floyd+map)

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2992 题意：运输公司要从初始城市运送货物到目的城市，共有n个城市，编号是1~n。出发点和目的地分别是1和n号城市。在这些城市中有h个免费客栈，司机一天最多能走10小时，晚上选择一个客栈休息。给出h个客栈所在的城市以及m个城市的连接情况，问最少需要的客栈数。思路：把h个客栈看做点，编号为1~h,起点标

【ITOO项目中遇到的问题】——为 MT_HOTEL_SERVICE 添加持久化单元服务失败

一、背景介绍项目框架采用的是EJB3.0，使用的JBossEap6.2服务器进行部署。二、遇到的问题为MT_HOTEL_SERVICE 添加持久化单元服务失败。三、错误日志 08:56:58,701 ERROR [org.jboss.msc.servi

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1. Leakage solution

2. most popular solution

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