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蛋泥果/object_detection

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蛋泥果/写词机

以《全宋词》为训练数据，训练一个人工智能写词机。

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蛋泥果/Housing Price

make a prediction of housing price

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蛋泥果/CTR-3buddy forked from CSDN-AI工程师直通车第二期项目/CTR-3buddy

3个小伙伴，一起 CTR 预估

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蛋泥果/semantic-Segmentation

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蛋泥果/SlimAndDensenet

利用slim框架，做一个inceptionv4的迁移训练以及自己实现一个densenet的网络，并插入到slim框架中进行训练。

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蛋泥果/Mnist

一个纯手工搭建的神经网络来识别Mnist数据集，在测试集上的识别准确率可以最高到0.986

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蛋泥果/Event-recommend

数据说明：Event Recommendation Engine Challenge 是 Kaggle 上的一个推荐任 务竞赛，根据用户的历史参加活动记录、用户的社交信息、以及用户历史上在 App 上浏览和点击的活动，预测用户是否会对某个活动感兴趣

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蛋泥果/user cluster

对用户进行聚类

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蛋泥果/Rental Listing Inquiries with xgbosst

在 Rental Listing Inquiries 数据上使用 xgboost 参数对其进行调优

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蛋泥果/Rental Listing Inquiries

Rental Listing Inquiries 数据集是 Kaggle 平台上的一个分类竞赛任务，需要根据公寓的特征来预测其受欢迎程度（用户感兴趣程度分为高、中、低三类）。其中房屋的特征 x 共有 14 维，响应值 y 为用户对该公寓的感兴趣程度。 评价标准为 logloss。