2024年3月机器学习 mania

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背景

我是2014年毕业于圣约翰大学（St. John's University）计算机科学专业的毕业生。我拥有十年在SaaS（软件即服务）产品方面工作的软件工程师经验，但最近才开始更深入地参与数据科学领域。今年2月，我参加了公司首席数据科学家主持的为期三周的AI训练营。该训练营是数据科学、机器学习和AI培训的速成课程，涵盖从基础统计到高级聚类技术的内容。作为该课程的一部分，我与同事们尝试为Kaggle的泰坦尼克号——机器学习灾难预测竞赛进行预测。这是我首次参加比赛。

方案

本方案利用Nate Silver为2024年男子和女子疯狂三月锦标赛提供的赔率预测矩阵。它通过将两支对阵球队的赔率转换为Team A或Team B获胜的概率，并使用goto_conversion方法对“热门-冷门”偏差进行校正。随后，利用这些概率进行加权掷硬币来决定比赛的胜负，胜者进入下一轮锦标赛。

执行

数据处理：仅进行清洗
模拟的锦标赛数量：99
提交条目：1
运行时间：< 30秒

特别鸣谢

我深刻感受到Kaggle社区的伟大，特别感谢以下帮助过我提交的人：

• 感谢比赛主办方 @jeffsonas 发布的帖子，介绍如何在notebook之外进行提交。我平时使用Visual Studio Code进行Python开发，大部分工作都在那里完成。
• 感谢 @ryanchew1 分享的公开模型，这是一个很好的起点，帮助我生成了样本提交。
• 特别感谢并致敬 @kaito510，他分享了去年的notebook以及今年的更新版本，并编写了goto_conversion，这是本方案的“关键配方”。