基于描述文本预测商品价格的机器学习项目

该项目参加了kaggle竞赛，使用了正则表达式、Porter Stemmer、TF-IDF等技术进行数据清洗和特征工程，选择了Ridge、LightGBM和MLP三种模型进行训练，并通过MSLE进行评估结果。最终目标是根据商品的描述、品牌、品类和状态等文本信息预测商品价格。具体内容请参见https://www.kaggle.com/competitions/mercari-price-suggestion-challenge。