语言：python3
需要用到的模块：matplotlib、pandas、numpy
- showTrace 轨迹可视化
- extractFeature 提取特征
- generate_train_data 合并计算所以特征集合
- features_[date] 获取最终的训练数据和标签、预测数据
- predict_[date] 建模预测最终结果
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2017-06-24
- 修改extractFeature,generate_train_data
- 增加features_[date], predict_[date]模块
- 新增加的features_[date]模块调用extractFeature和generate_train_data获取最终的训练数据和标签、预测数据
- 新增加的predict_[date]模块调用features_[date]模块建模预测最终结果
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2017-06-26
- 去掉了一个特征,修改了学习速率为0.02
- 提交结果大概11600+,估计不少错误的结果提交
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2017-06-29
- 增加choose_best.py,在训练集上交叉验证测试所有的特征的组合,算出预测最高的
- 增加points_sort.py,按时间点排序采样点,通过from points_sort import get_sorted_trace获取
- 增加remove_abnormal_points.py,判断轨迹是否有时间乱序的问题