Jeong-Yoon Lee

@jeongyoonlee

KDDCup2018 Co-Chair. Data Scientist. Kaggler. Father of Four

Los Angeles, CA
যোগদান করেছেন জুলাই ২০০৯

টুইট

আপনি @jeongyoonlee-কে ব্লক করেছেন

আপনি কি এই টুইটগুলি দেখতে চাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত? টুইটগুলি দেখা হলে @jeongyoonlee অবরোধ মুক্ত হবে না।

  1. ১৭ জুলাই

    Already passed 's zestimate score with a single + only property features... 🤦‍♂️ This is why I wrote this a while ago: Employed Data Scientist vs. Kaggler ()

    পূর্বাবস্থায়
  2. ১৭ জুলাই

    Still not using h5py/parquet/feather? Saving 19MM floats takes 100 msec with h5py (_io.save_array()) compared to 40s with numpy.savetxt(). Life is short. Use binary formats. ;)

    পূর্বাবস্থায়
  3. ১৭ জুলাই

    Started working on (). For we don't know which houses to be sold, models must predict for all 9.5MM houses for every month & prediction takes a lot of time/computation. Need smart engineering for fast iteration. 🤔

    পূর্বাবস্থায়
  4. ১৪ জুলাই

    Tip #8: Want to speed up your code? First, identify the bottleneck. Profiler is your friend. In , use cProfile ().

    পূর্বাবস্থায়
  5. ১৪ জুলাই

    Made Kaggler's LabelEncoder & OneHotEncoder 100x faster by using Pandas instead of Numpy + native Python. Why not using 's? Kaggler groups infrequent categories, handles multiple columns at once, treats NaN as a category.

    পূর্বাবস্থায়
  6. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১২ জুলাই
    পূর্বাবস্থায়
  7. ৪ জুলাই
    পূর্বাবস্থায়
  8. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৩ জুলাই

    New competition launch! Google AI open images - object detection track

    পূর্বাবস্থায়
  9. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২ জুলাই

    Publishing notes from CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) 2018 Conference . Scene analysis, Efficient DNNs computations and more...

    পূর্বাবস্থায়
  10. ২৯ জুন

    Looking for the implementations of latest machine learning research? Check this out.

    পূর্বাবস্থায়
  11. ২৯ জুন

    Tip #7: Netflix blending is the optimal linear ensemble of predictions to minimize RMSE. Can be used at competitions with the RMSE/RMLSE metric. See and .

    পূর্বাবস্থায়
  12. ২৭ জুন

    Great win, Korea! That’s the spirit. We do our best no matter what circumstances we’re in. Every game deserves the best effort, and every win counts! 🇰🇷

    পূর্বাবস্থায়
  13. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৮ জুন

    Just released "CoNaLa", a dataset/contest for broad-coverage generation of programs from English commands: 2,879 manually annotated examples, and 600k mined from StackOverflow to increase coverage; super-excited to bring NL->Code to the open domain!

    এই থ্রেডটি দেখান
    পূর্বাবস্থায়
  14. ৯ জুন

    "How under the leadership of has now completed its transition from an adversary of open source to a first-class citizen... has been opening up a ton of code and has been hiring top developers who are deeply engaged in open source" by

    পূর্বাবস্থায়
  15. ৮ জুন

    Removed Facebook/Chrome & now my iPhone 6 is much faster/ usable again... 🙄 Should I cancel my iPhone 8 order? 🤔

    পূর্বাবস্থায়
  16. ৬ জুন

    Tip#6: Julia's drawing has a series of lovely cartoons with tips for software engineers. Recommended for data scientists as well.

    পূর্বাবস্থায়
  17. ৩ জুন

    is over. It's been a great journey with over 4,000 teams! Winners to be announced soon. 🏆 Looking forward to meeting and learning from winners at KDD Cup Workshop on 8/21 in London, UK.

    পূর্বাবস্থায়
  18. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৯ মে

    Big deal for heterogeneous data in scikit-learn (columnar data, pandas DataFrame, CSV files): ColumnTransformer just merged in development version: Thanks to , , Joel Nothman!

    পূর্বাবস্থায়
  19. ২৫ মে

    The list of active machine learning competitions compiled by 土豆

    পূর্বাবস্থায়
  20. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৪ মে

    New tool from Kaggle master called Skorch – use with @skikit_learn

    পূর্বাবস্থায়

লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।

টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।

    আপনিও পছন্দ করতে পারেন

    ·