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Kaggle竞赛经典案例深度剖析

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价格 
42 ¥
课时 
16小时 课时
类别 
后端开发 计算机基础 数学 
等级 
中级
服务保证 
MP4无密 画质超清 包含源码 同步完结 
提取码 
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讲师介绍
阿水

Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台,如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验,将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例,带你全面掌握多领域竞赛题目,助力你快速增加项目经验,提升竞赛排名。

教材简介
目录
Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台,如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验,将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例,带你全面掌握多领域竞赛题目,助力你快速增加项目经验,提升竞赛排名。
第1章 课程导学 试看 1 节 | 8分钟
认识 Kaggle,以及为什么要学习 Kaggle 竞赛,这门课可以给你带来什么?

收起列表
视频:
1-1 课程导学:为什么要学习 Kaggle 竞赛知识? (07:06)
试看
第2章 学前基础知识 试看 10 节 | 97分钟
本章节会带着大家学习一些打竞赛之前的必备学前基础

收起列表
图文:
2-1 学前必读知识
视频:
2-2 Kaggle竞赛介绍 (13:35)
试看
视频:
2-3 Kaggle竞赛流程 (08:58)
试看
图文:
2-4 Kaggle Notebooks使用
视频:
2-5 XGBoost 、LightGBM和Catboost (13:54)
视频:
2-6 数据划分与交叉验证 (16:58)
视频:
2-7 模型集成方法 (19:39)
视频:
2-8 比赛案例Titanic幸存乘客预测 (18:30)
视频:
2-9 本章小结 (05:06)
作业:
2-10 作业节
第3章 结构化技能与案例分析 11 节 | 176分钟
结构化技能领域经典赛题:即时反馈内核竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握结构化竞赛的技能和相关案例。

收起列表
视频:
3-1 结构化技能之特征工程(上) (14:12)
视频:
3-2 结构化技能之特征工程(下) (14:47)
视频:
3-3 结构化技能之特征筛选 (18:14)
视频:
3-4 -1 Instant Gratification赛题介绍(上) (17:11)
视频:
3-5 Instant Gratification赛题介绍(下) (19:14)
视频:
3-6 Instant Gratification赛题实践 (23:02)
视频:
3-7 Instant Gratification优胜方案 (16:23)
视频:
3-8 IEEE-CIS Fraud Detection赛题介绍 (19:41)
视频:
3-9 IEEE-CIS Fraud Detection赛题实践 (16:09)
视频:
3-10 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案 (11:45)
视频:
3-11 本章小结 (05:06)
第4章 文本技能与案例解析 8 节 | 110分钟
文本技能领域经典赛题:Quora充分文本检测赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握词向量的文本分类流程,以及文本竞赛的技能和相关案例

收起列表
视频:
4-1 词向量基础与使用 (14:20)
视频:
4-2 文本分类基础 (19:10)
视频:
4-3 Quora Question Pairs赛题介绍 (07:17)
视频:
4-4 Quora Question Pairs赛题实践 (13:06)
视频:
4-5 Quora Question Pairs优胜方案 (15:00)
视频:
4-6 高阶文本分类模型 (15:57)
视频:
4-7 Quora Insincere Questions Classification赛题介绍 (08:34)
视频:
4-8 Quora Insincere Questions Classification赛题实践 (16:22)
第5章 语音技能与案例解析
语音化技能领域经典赛题:康奈尔鸟叫声识别竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握语音特征提取的方法和语音竞赛案例。

第6章 视觉技能与案例解析
视觉图像技能领域经典赛题:谷歌涂鸦识别挑战竞赛赛题解读,经典优胜方案解析,以及讲师手把手带着提交赛题代码,掌握图像处理基础、图像赛题流程和视觉赛题相关案例。

第7章 课程总结
对课程知识点进行复盘总结 简历撰写指导

本课程持续更新中





Kaggle竞赛经典案例深度剖析
Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台,如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验,将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例,带你全面掌握多领域竞赛题目,助力你快速增加项目经验,提升竞赛排名。


技术适合人群要求
想参加数据竞赛的学员、有机器学习基础想实践具体算法的学员
有机器学习基础但没有比赛/项目经验的学员
技术储备要求
有机器学习基础、较好的 coding 能力

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