Kaggle案例项目实战视频教程下载

 

 

 

课程介绍：

Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。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性不言而喻。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。此套Kaggle案例项目实战视频教程共8课时，分别讲解了8个实际案例，所有的案例全都取自真实数据上的数据科学比赛。

 

Kaggle案例项目实战视频教程包括：视频+代码+课件

 

 

通过学习此套教程，我们将实现以下目标：

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。

Kaggle案例项目实战视频教程目录结构介绍：

 

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)

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？

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

第六课 深度学习相关比赛
1. 入门：猫狗分辨
2. 人脸表情识别

第七课 推荐系统相关比赛 （寒）
1. 用户在电商购买团购券概率预测
2. app推荐系统比赛

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

 

 

 Kaggle案例项目实战视频教程部分资料截图展示：