Пост с описанием решения конкурса на платформе SASCOMPETITIONS. Организаторы разрешили мне опубликовать код и описание логики решения, но по договору я передаю право на алгоритм и, возможно, по первому требованию должен буду удалить некоторую информацию… читайте, пока можно;)
соревнования
Data Science Contest Сбербанка
Недавно стартовал новый конкурс по анализу данных. В помощь новичкам, которые захотят поиграться его данными, вот презентация, которую я обсуждал со своими магистрами на прошлом занятии, а вот код, с помощью которого получены все графики. Кстати, большие ipynb-файлы с гитхаба лучше смотреть с помощью nbviewer, например так.
Российские вузы — самые лучшие
Завершился очередной ежегодный турнир студентов и аспирантов по анализу данных Data Science Game (в этом блоге был его анонс). В этом году отборочный этап прошли 3(!) российские команды: сборные МФТИ, МГУ и Сколтеха. Удивительно, но все они уехали домой с наградами! С чем их и поздравляем!
Новый чемпион
На днях рейтинг Kaggle возглавил новый абсолютный чемпион — и им стал наш соотечественник Станислав Семёнов, с чем его и поздравляем! Станислав стал участвовать в соревнованиях в начале 2014 года, является самым стабильным участником (почти всегда попадает в десятку сильнейших), на первое место вышел после последней победы в соревновании Avito.
Avito + Telstra + BNP
Кто ещё не смотрел — советую посмотреть видео с последних тренировок по машинному обучению. Очень хорошие доклады:
- Евгений Нижибицкий Конкурс Avito по распознаванию изображений
- Дарья Васюкова Kaggle Telstra Network Disruptions
- Станислав Семенов Kaggle BNP Paribas
NumPy — делаем быстрее
Чтобы ускорить выполнение кода на интерпретируемом языке программирования, следуют известным советам по избеганию использования циклов, своевременному выделению памяти, применению параллелизации и встроенных средств линейной алгебры. Для М-языка (Matlab) все советы можно найти в гл.15 уже старенькой книги автора. В принципе, они все годятся и для библиотеки NumPy языка Python, поскольку она практически копирует функционал Матлаба. Но кроме самих советов есть некоторые тонкости их использования. Сейчас на одном конкретном примере покажем, как можно ускорить выполнение кода.
Соревнования весны 2016
Некэгловский свежачок для любителей анализа данных и машинного обучения. Решайте, сейчас много всего интересного! А на следующей неделе я расскажу, как сам на днях кое-что решил;)
