從頭到尾做一場kaggle比賽吧！
了解比賽的背景、業(yè)務邏輯和數(shù)據(jù)標簽含義；
分析賽題數(shù)據(jù)，從業(yè)務邏輯完成特征工程；
從頭構(gòu)建baseline模型，逐漸深入增強模型能力；
計算模型損失，分析特征重要性；
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在我第一次參加Kaggle比賽時，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)上的知識點整理的比較散，實踐性比較少。
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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手能力的，也是非常適合快速入門一個領(lǐng)域的方式。
1、Kaggle每場比賽都是公司的實際問題，具有具體的業(yè)務背景。以Kaggle上的Two Sigma Connect: Rental Listing Inquiries比賽為例，是RentHop公司在紐約地區(qū)租房的真實業(yè)務。在此場景下會有不同的房源信息被張貼出來，賽題需要對每個房源信息的熱度進行預測。
2、Kaggle比賽需要根據(jù)業(yè)務進行分析，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)建和的機器學習模型。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的特征，并選擇合適的模型進行建模。
所以你在實際工作后遇到的情況，與參加Kaggle比賽是一樣的。在工作時，你也會被分配一個新任務，這個任務有背景、有數(shù)據(jù)，需要分析和構(gòu)建一個解決方案。
與工作不同，Kaggle比賽能夠?qū)崟r進行打分反饋，所以更加適合入門學習。
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Two Sigma Connect是Kaggle上一個典型的結(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開始學習，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，非常適合入門學習Kaggle。
Two Sigma Connect比賽總共有2500人參加，讓我們一起參加這個比賽，享受刷榜的樂趣吧！
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課程包括完善的【老師教學】+【助教答疑】，幫助0基礎(chǔ)的同學高效學習，確保每一位小伙伴都能愉快的學習知識，快速填充項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，挑戰(zhàn)高薪。
絕對讓你體驗到：100%的Kaggle比賽?純項目實戰(zhàn)！
課件代碼一應俱全
細致的講解，不光有理論，代碼及實踐也一定講的透徹！
（課件截圖）
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除此之外：
大家學習中有任何問題都可以在群內(nèi)提問，12小時內(nèi)保證解決問題！不怕學不會，老師全程跟蹤輔導、答疑，群內(nèi)學員一起學習！
免費積累行業(yè)、人脈和經(jīng)驗。有什么比一邊學習一邊認識到各行各業(yè)的同學更開心的事了嗎？上課時，是同學；下課了，這些全是你的人脈！
看到這里，估計想學習Kaggle的同學 已經(jīng)迫不及待要報名了。
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