7月在线七月kaggle
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7月在线_kaggle案例实战班2017年1月kaggle意义 | 投资不到1k成为数据科学家入门ml之后.怎么提高实战能力呢.毫无疑问.做实际项目.而kaggle上就有大量的ml项目.所谓算法刷leetcode.ml/dm刷kaggle.kaggle对于数据科学的重要忄生不言而喻。基于此.七月在线特此推出国内第一个kaggle实战课程.通过kaggle案例从抓取数据、处理特征、建模、模型融合、调优/调参完整走一遍。课程价值 | 升职加薪利器本课程所有的案例全都取自真实数据上的数据科学比赛.通过本课程你将获得：1）完整的kaggle比赛/案例分析解答过程.包括优胜者的解答方案.从场景分析开始.一步步构建解决方案2）对数据分析、数据处理、特征处理和机器学习常用工具的熟悉3）机器学习解决实际问题的建模框架.及其优化4）在面试中可以大显身手的机器学习案例5）让简历脱颖而出。阿里、百度、京东等大公司都特别看重kaggle参赛经历课程大纲：100%纯实战、每次课都是实际案例.8次课则八大案例.让你过够瘾第一课 机器学习解决问题综述课（寒）1.数据比赛与特征工程/模型调优流程与sklearn、xgboost工具2. 泰坦尼克号之灾(分类)3. 自行车租赁量预测(回归)xa0第二课 经济金融相关问题 （加）1. 房价预测：来看看哪些因素会怎么样影响房价与房子出售2. 伦敦的科学家怎么从新闻预测股市的变化？第三课 ctr预估相关问题 （寒）1. 来自电商的多次点击率预估比赛2. 从lr/gbdt/rf 到fm与ffm进行ctr预估第四课 自然语言处理与文本分类 （加）1. kdd2013比赛：判定文章作者2. 影评数据怎么做情感分析？xa0第五课 能源/资源相关问题 （寒）1 综合能源案例2 从开放数据采集、清洗、特征工程到建模.给电力公司预测电能消耗xa0第六课 深度学习相关比赛 （加）1. 入门：猫狗分辨2. 人脸表情识别xa0第七课 推荐系统相关比赛 （寒）1. 用户在电商**团购券概率预测2. app推荐系统比赛xa0第八课 金融风控相关比赛 （寒）1 综合比赛案例2 从数据清洗(异常点处理与预处理)、特征工程、特征选择、非均衡样本处理到模型融合.解决风控问题
