從頭到尾做一場kaggle比賽吧！
了解比賽的背景、業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)標(biāo)簽含義；
分析賽題數(shù)據(jù)，從業(yè)務(wù)邏輯完成特征工程；
從頭構(gòu)建baseline模型，逐漸深入增強(qiáng)模型能力；
計(jì)算模型損失，分析特征重要性；
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在我第一次參加Kaggle比賽時(shí)，我也是茫然的：我不知道如何參與到賽題中，不知道賽題的任務(wù)是什么，也不知道如何提交。
最開始連Python讀取文件都不是很熟悉，只能在百度、知乎和谷歌上搜索關(guān)鍵字。但是網(wǎng)上的知識(shí)點(diǎn)整理的比較散，實(shí)踐性比較少。
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在經(jīng)過多次比賽的經(jīng)歷后，我逐漸感覺到Kaggle比賽是最能鍛煉人動(dòng)手能力的，也是非常適合快速入門一個(gè)領(lǐng)域的方式。
1、Kaggle每場比賽都是公司的實(shí)際問題，具有具體的業(yè)務(wù)背景。以Kaggle上的Two Sigma Connect: Rental Listing Inquiries比賽為例，是RentHop公司在紐約地區(qū)租房的真實(shí)業(yè)務(wù)。在此場景下會(huì)有不同的房源信息被張貼出來，賽題需要對每個(gè)房源信息的熱度進(jìn)行預(yù)測。
2、Kaggle比賽需要根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，需要掌握合適的數(shù)據(jù)分析技能。在Two Sigma Connect比賽中，包含了房屋基礎(chǔ)信息、位置信息和管家信息等，而每種信息與房源的熱度又有不同的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過數(shù)據(jù)分析，可以很直觀的找到數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)系。
3、Kaggle比賽需要完整的流程和建模，需要構(gòu)建和的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在Two Sigma Connect比賽中，有結(jié)構(gòu)化信息、文本信息還有圖像信息，各種類型的信息需要分別提取相應(yīng)的特征，并選擇合適的模型進(jìn)行建模。
所以你在實(shí)際工作后遇到的情況，與參加Kaggle比賽是一樣的。在工作時(shí)，你也會(huì)被分配一個(gè)新任務(wù)，這個(gè)任務(wù)有背景、有數(shù)據(jù)，需要分析和構(gòu)建一個(gè)解決方案。
與工作不同，Kaggle比賽能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行打分反饋，所以更加適合入門學(xué)習(xí)。
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Two Sigma Connect是Kaggle上一個(gè)典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘比賽，有結(jié)構(gòu)化信息、文本信息還有圖像信息。賽題數(shù)據(jù)量不大，但數(shù)據(jù)內(nèi)部可分析的地方很多。
在本次課程中，我們將從頭帶著大家從0開始學(xué)習(xí)，從賽題背景分析一直到構(gòu)建模型。并在課程中講解模型迭代的流程，非常適合入門學(xué)習(xí)Kaggle。
Two Sigma Connect比賽總共有2500人參加，讓我們一起參加這個(gè)比賽，享受刷榜的樂趣吧！
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課程包括完善的【老師教學(xué)】+【助教答疑】，幫助0基礎(chǔ)的同學(xué)高效學(xué)習(xí)，確保每一位小伙伴都能愉快的學(xué)習(xí)知識(shí)，快速填充項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，挑戰(zhàn)高薪。
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課件代碼一應(yīng)俱全
細(xì)致的講解，不光有理論，代碼及實(shí)踐也一定講的透徹！
（課件截圖）
（課程代碼截圖）
除此之外：
大家學(xué)習(xí)中有任何問題都可以在群內(nèi)提問，12小時(shí)內(nèi)保證解決問題！不怕學(xué)不會(huì)，老師全程跟蹤輔導(dǎo)、答疑，群內(nèi)學(xué)員一起學(xué)習(xí)！
免費(fèi)積累行業(yè)、人脈和經(jīng)驗(yàn)。有什么比一邊學(xué)習(xí)一邊認(rèn)識(shí)到各行各業(yè)的同學(xué)更開心的事了嗎？上課時(shí)，是同學(xué)；下課了，這些全是你的人脈！
看到這里，估計(jì)想學(xué)習(xí)Kaggle的同學(xué) 已經(jīng)迫不及待要報(bào)名了。
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