1.[光伏发电预测比赛](https://www.datafountain.cn/competitions/303/details/rank?sch=1331&page=1&type=A),801个队伍参赛
初赛A榜 22名 B榜44名
2.[游戏玩家付费金额预测大赛](http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E6%B8%B8%E6%88%8F%E7%8E%A9%E5%AE%B6%E4%BB%98%E8%B4%B9%E9%87%91%E9%A2%9D%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%A4%A7%E8%B5%9B_%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E4%BF%A1%E6%81%AF.html) 1442个队伍参赛
初赛A榜 20名 B榜25名
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rank 3:
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rank6: 渣大
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NNFM 杨毅同学
FM, FFM,DeepFM介绍
FFM
@jlinbb
@Troysps
@植物大佬 国内多次 data competition 前十
1.Feature-engineering
2.ML-examples
3.predict-next-purchase
4.Feature_Engineering_and_XGBoost_Parameter_Tuning
5.目标检测代码案例基于caffe
https://github.com/shekhargulati/java8-the-missing-tutorial
https://github.com/winterbe/java8-tutorial
https://github.com/subaochen/java-tutorial
https://github.com/ityouknow/spring-boot-examples
https://github.com/roncoo/spring-boot-demo
https://github.com/byhieg/JavaTutorial
https://github.com/aofeng/JavaTutorial
https://github.com/Hackergeek/JavaWebBase
https://github.com/in28minutes/JavaWebApplicationStepByStep
1.automated-feature-engineering
2.apachecn
3.MachineLearning常见算法的代码实现和学习
4.tensorflow-DeepFM
5.learn python
6.Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
7.featuretools
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特征工程特征工程中常见的方法
【持续更新】机器学习特征工程实用技巧大全
Feature Engineering - Getting most out of data for predictive models - TDC 2017
Feature Engineering
http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/
https://toolbox.google.com/datasetsearch
简单宽松的协议
MIT协议相对宽松但还是抓住了要点的。此协议允许别人以任何方式使用你的代码同时署名原作者,但原作者不承担代码使用后的风险,当然也没有技术支持的义务。jQuery和Rails就是MIT协议。
考虑有专利的情况,如果你的作品中涉及到专利相关。
Apache协议也是个相对宽松与MIT类似的协议,但它简单指明了作品归属者对用户专利上的一些授权(我的理解是软件作品中含有专利,但它授权你可以免费使用)。Apache服务器,SVN还有NuGet等是使用的Apache协议。
GPL(V2或V3)是一种版本自由的协议(可以参照copy right来理解,后者是版本保留,那copyleft便是版权自由,或者无版权,但无版权不代表你可以不遵守软件中声明的协议)。此协议要求代码分发者或者以此代码为基础开发出来的衍生作品需要以同样的协议来发布。此协议的版本3与版本2相近,只是多3中加了条对于不支持修改后代码运行的硬件的限制(没太明白此句话的内涵)。