so-coolboy Goto Github PK

-swing-

大三学渣做的数据库课设源码，界面使用swing

2018mcm-c

2018年美国大学生数学建模H奖

algorithm-course-set

大二做的算法课设，题目已经忘了是什么了，只记得是一道acm题，用双向动态规划求解的。这里用C++解决，然后编译成so文件用python调用matplotlib画图，十分简陋。

cat_dog_classification

使用CNN对猫狗进行分类

catboost

CatBoost is an open-source gradient boosting on decision trees library with categorical features support out of the box for Python, R

chinese_poetry

Tensorflow

chinese_text_classification

通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法

chinese_text_matching

一些文本匹配代码

code.makery.ch

Learning how to code. Tutorials and Blog about programming.

coolweather

data-competition-topsolution

Data competition Top Solution 数据竞赛top解决方案开源整理

df_xiaofeizhe_renqunhuaxiang

DF_消费者人群画像baseline

evaluation-of-color-value

在Android上使用tensorflow训练好的模型进行颜值评测。数据来源华南理工大学实验室：http://www.hcii-lab.net/data/SCUT-FBP/EN/download.html

feature-selection

Features selection algorithm based on the self selected-algorithm, loss function and validation method

hand-written-numeral-recognition

使用Android加tensorflow实现的手写数字识别程序。参考文章：http://skyseraph.com/2018/01/10/AI/AIHandwritingAndroid/

huangbaoche

DC

kaggle-mechanisms-of-action-moa-prediction

Mechanisms of Action (MoA) Prediction Private Leaderboard 56

kaggle_aerial-cactus-identification

kaggle上的Aerial Cactus Identification练习赛，比赛目标是识别图片中是否包含仙人掌图片，记录一些方法，有参考开源的已经注明链接。

kaggle_competition_treasure

Describe past Kaggle solutions

kaggle_dogs_cats

kaggle 猫狗识别分类比赛：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition

kaggle_iwildcam-2019

kaggle 练习赛，https://www.kaggle.com/c/iwildcam-2019-fgvc6，暂时只写了一个baseline，先把图片缩小到32*32,再使用简单的CNN进行识别。

kaggle_mnist

kaggle的MNIST手写数字识别练习赛。主要注意一下数据的读入方式。

kaggle_quora

kaggle：Quora Insincere Questions Classification，这里对第三名和第13名的开源方案做一下学习和记录。

kdxf-fanqizha

kdxf 移动广告反欺诈算法挑战赛

keras

Deep Learning library for Python. Runs on TensorFlow, Theano, or CNTK.

keras-image-classifer-framework

a general image classifer framework written by Keras

kesic-text_classification

kesic的文本分类练习赛，网址是：https://www.kesci.com/home/competition/5c77ab9c1ce0af002b55af86，参考了这位同学的开源：https://github.com/willinseu/kesci-urdu-sentiment-analysis

kesic-yinhang-practice

kesic的练习赛，「二分类算法」提供银行精准营销解决方案：https://www.kesci.com/home/competition/5c234c6626ba91002bfdfdd3，写了一个EDA和一个baseline，主要是想做一个分类比赛通用的模板，后续会再更新特征选择等步骤。

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坚持每天一道，每周七道，加油加油！