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machine-learning/report_03_Fashion
2018-09-28 10:20:16 +08:00
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Report3 - 服装分类

内容:

  • 任务类型:多分类

  • 背景介绍:在交通摩擦(事故)发生后,理赔员会前往现场勘察、采集信息,这些信息往往影响着车主是否能够得到保险公司的理赔。训练集数据包括理赔人员在现场对该事故方采集的36条信息,信息已经被编码,以及该事故方最终是否获得理赔。我们的任务是根据这36条信息预测该事故方没有被理赔的概率。

  • 数据介绍:训练集中共有200000条样本,预测集中有80000条样本。 data_description

  • 评价方法:Precision-Recall AUC

要求:

  1. 构建深度神经网络,完成多分类
  2. 编写爬虫程序,到taobao等网站抓取一些衣服、鞋子的图片,并利用训练好的模型进行分类
  3. 评估自己抓取图像的分类精度
  4. 分析结果的效果,综合考虑各种方法,改进方法,并提交结果
  5. 按照report_template.ipynb撰写自己的报告

References