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2020/03/13 (3)
솜씨좋은장씨
Kaggle 도전 16회차 오늘은 캐글에 공개되어있는 노트북 들 중에서 한분이 약어를 다시 풀어서 전처리한 것을 보고 저는 그 노트북에서 약어가 담겨있는 dictionary만 빼와서 전처리를 하여 도전해보았습니다. AdaptNLP (Easier BERT-based Models) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Real or Not? NLP with Disaster Tweets www.kaggle.com 먼저 필요한 라이브러리를 import해주고 약어 부분을 가져왔습니다. import nltk nltk.download("punkt") nltk.download("stopwords") from nltk...
데이콘! 온도추정 경진대회! 도전 2회차입니다. [공공] AI프렌즈 시즌1 온도 추정 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 오늘은 사용하는 데이터를 늘려보고 다중 선형회귀 분석 방법도 활용해보았습니다. 먼저 어떤 데이터를 추가할까 고민해보면서 대회 설명으로가서 대회의 배경을 다시 읽어보았습니다. 저가의 센서로 온도를 측정하였고 우리는 그 저가의 센서들 중 하나의 결과를 예측해야합니다. 주어진 데이터는 다음과 같습니다. 대회 도전 전에 히트맵을 통해서 센서와 기온의 상관관계가 높다는 것을 알게되었고 Y18센서의 데이터가 있는 3일치의 기온데이터와 센서 데이터를 가지고 첫날 결과를 내고 제출을 해보았습니다. 먼저 상관 관계가 낮은 데이터도 예측에 많이 ..
Starting with a 1-indexed array of zeros and a list of operations, for each operation add a value to each of the array element between two given indices, inclusive. Once all operations have been performed, return the maximum value in your array. For example, the length of your array of zeros n = 10. Your list of queries is as follows: a b k 1 5 3 4 8 7 6 9 1 Add the values of k between the indic..