七月在线 机器学习深度学习 Kaggle案例实战班 视频教程附源码

冰点也疯狂

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课程目录：
, e9 i/ r9 i4 ]% b$ ]( R9 dKaggle第1课：机器学习算法、工具与流程概述
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)

5 c; [+ P5 Z7 VKaggle第2课：经济金融相关问题
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
) B9 e6 A' D$ W( b" b2 u7 o2. 伦敦的科学家怎么从新闻预测股市的变化？

: A8 i% @1 v1 S* t* mKaggle第3课：排序与CTR预估问题
1. 来自电商的多次点击率预估比赛
, v4 M1 \3 i; D. }  l2. 从LR/GBDT/RF 到FM与FFM进行CTR预估

) c, U- r9 f# hKaggle第4课：自然语言处理类问题
2 h* e' `& R: B; [1. KDD2013比赛：判定文章作者
2. 影评数据怎么做情感分析？

Kaggle第5课：能源预测与分配类问题案例
1 综合能源案例
  F# j3 R" e1 b, h2 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
, r. s. p5 ~! Q  k
Kaggle第6课：深度学习相关比赛
% g7 {* p( {; ~, x* [( b' ]1. 入门：猫狗分辨
/ P6 C8 o9 Y  E2. 人脸表情识别
* U( g$ L; w, y1 {
Kaggle第7课：电商推荐与销量预测相关案例
4 }+ e+ ~  r2 ^( m1. 用户在电商购买团购券概率预测
2. app推荐系统比赛

/ P5 W  ]# h. M3 ~7 `' V' H5 cKaggle第8课：金融风控问题案例
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
* f6 w* P8 V7 o1 y5 t: Q; w, Q8 m

续杯啤酒

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