Add. How to run the code

机器学习竞赛实战_优胜解决方案/Indoor Location & Navigation/README.md

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 <https://www.kaggle.com/c/indoor-location-navigation>
 
-推荐使用工具：
+### 推荐notebook工具
 
 - kaggle自带的notebook
 - [智能钛Notebook-2.4.0-tf](https://console.cloud.tencent.com/tione/notebook/instance)
 
+
+
+### How to run the code
+
+1. 下载数据到input文件夹
+2. floor预测代码
+     part1 数据预处理
+     运行code/wifi-features.ipynb 
+     运行code/create-unified-wifi-features-example.ipynb
+     part2 深度学习模型
+     运行code/floor-model-blstm.ipynb
+3. 坐标预测代码
+     part1 数据预处理
+     运行code/wifi-label-encode.ipynb
+     运行code/data_abstract_sensor.ipynb
+     运行code/data_abstract_wifi.ipynb
+     运行code/gen_accl.ipynb
+     part2 深度学习模型
+     运行code/lstm-wifi-encode-wifi.ipynb   仅使用wifi数据预测
+     运行code/lstm-wifi-encode-wifi-sensor.ipynb   使用wifi+sensor数据预测
+4. 结果融合
+     运行code/combine_v1.ipynb  模型线性融合
+5. 后处理
+     运行code/post_process.ipynb
+6. 规则预测代码
+     运行code/rules_infer.ipynb
+7. 结果融合
+     运行code/combine_v2.ipynb  模型线性融合得到最终final.csv预测文件