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Kaggle竞赛经典案例深度剖析

写了参加过Kaggle,我会看简历。 得过一次top10%,我会给面试。

Kaggle竞赛案例剖析,赢得让面试官双眼放光的竞赛经验

¥368.00
难度 中级 时长 16小时 学习人数 329 综合评分 9.93
  • 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 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】注册Kaggle账号,参加Tiantic比赛并提交
  • 第3章 结构化技能与案例分析 20 节 | 280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

    • 图文: 3-1 学前必读知识
    • 视频: 3-2 结构化技能之特征工程(上) (14:12)
    • 视频: 3-3 结构化技能之特征工程(下) (14:47)
    • 视频: 3-4 结构化技能之特征筛选 (18:14)
    • 视频: 3-5 -1 Instant Gratification赛题介绍(上) (17:11)
    • 视频: 3-6 Instant Gratification赛题介绍(下) (19:14)
    • 视频: 3-7 Instant Gratification赛题实践 (23:02)
    • 视频: 3-8 Instant Gratification优胜方案 (16:23)
    • 视频: 3-9 IEEE-CIS Fraud Detection赛题介绍 (19:41)
    • 视频: 3-10 IEEE-CIS Fraud Detection赛题实践 (16:09)
    • 视频: 3-11 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案 (11:45)
    • 视频: 3-12 Indoor Location & Navigation赛题介绍 (16:02)
    • 视频: 3-13 Indoor Location & Navigation动手实践 (17:26)
    • 视频: 3-14 Indoor Location & Navigation优胜方案 (18:05)
    • 视频: 3-15 Home Credit Default Risk赛题介绍 (14:10)
    • 视频: 3-16 Home Credit Default Risk赛题实践(上) (11:14)
    • 视频: 3-17 Home Credit Default Risk赛题实践(下) (09:42)
    • 视频: 3-18 Home Credit Default Risk优胜方案 (17:05)
    • 作业: 3-19 【作业】参加Kaggle平台比赛,并提交结果
    • 视频: 3-20 本章小结 (05:06)
  • 第4章 文本技能与案例解析 16 节 | 165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

    • 图文: 4-1 学前必读知识
    • 视频: 4-2 词向量基础与使用 (12:53)
    • 视频: 4-3 文本分类基础 (17:47)
    • 视频: 4-4 Quora Question Pairs赛题介绍 (06:39)
    • 视频: 4-5 Quora Question Pairs赛题实践 (11:03)
    • 视频: 4-6 Quora Question Pairs优胜方案 (12:45)
    • 视频: 4-7 高阶文本分类模型 (13:48)
    • 视频: 4-8 Quora Insincere Questions Classification赛题介绍 (07:03)
    • 视频: 4-9 Quora Insincere Questions Classification赛题实践 (16:22)
    • 视频: 4-10 Quora Insincere Questions Classification优胜方案 (12:55)
    • 视频: 4-11 Molecular Translation赛题介绍 (08:37)
    • 视频: 4-12 Molecular Translation动手实践(上) (13:32)
    • 视频: 4-13 Molecular Translation动手实践(下) (11:16)
    • 视频: 4-14 Molecular Translation优胜方案 (14:09)
    • 视频: 4-15 本章小结 (05:47)
    • 作业: 4-16 【作业】参加Kaggle平台比赛,并提交结果
  • 第5章 语音技能与案例解析 9 节 | 79分钟

    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。

    收起列表

    • 图文: 5-1 学前必读知识
    • 视频: 5-2 语音特征处理(上) (11:48)
    • 视频: 5-3 语音特征处理(下) (10:56)
    • 视频: 5-4 语音模型和数据扩增方法 (15:10)
    • 视频: 5-5 Cornell Birdcall Identification赛题介绍 (11:57)
    • 视频: 5-6 Cornell Birdcall Identification动手实践 (13:15)
    • 视频: 5-7 Cornell Birdcall Identification优胜方案 (09:19)
    • 视频: 5-8 本章小结 (05:46)
    • 作业: 5-9 【作业】参加Kaggle平台比赛,并提交结果
  • 第6章 视觉技能与案例解析 14 节 | 195分钟

    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。

    收起列表

    • 视频: 6-1 数字图像基础(上) (18:00)
    • 视频: 6-2 数字图像基础(下) (08:11)
    • 视频: 6-3 图像分类模型和损失函数 (20:47)
    • 视频: 6-4 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge赛题介绍 (07:05)
    • 视频: 6-5 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge动手实践 (17:54)
    • 视频: 6-6 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge优胜方案 (12:29)
    • 视频: 6-7 语义分割模型和损失函数 (12:49)
    • 视频: 6-8 Severstal Steel Defect Detection赛题介绍 (09:57)
    • 视频: 6-9 Severstal Steel Defect Detection动手实践 (15:23)
    • 视频: 6-10 Severstal Steel Defect Detection优胜方案 (11:58)
    • 视频: 6-11 Shopee - Price Match Guarantee赛题介绍 (09:54)
    • 视频: 6-12 Shopee - Price Match Guarantee代码实践 (24:14)
    • 视频: 6-13 Shopee - Price Match Guarantee优胜方案 (20:26)
    • 视频: 6-14 章节知识点总结 (05:49)
  • 第7章 课程总结 2 节 | 22分钟

    对课程知识点进行复盘总结 简历撰写指导

    收起列表

    • 视频: 7-1 竞赛参赛指南 (08:34)
    • 视频: 7-2 竞赛简历撰写指导 (12:42)
本课程已完结

试看

全部试看小节



讲师

阿水 算法工程师

在机器学习领域深耕多年,有丰富的数据竞赛经验, 多次在 Kaggle 竞赛中排名全球前 1000,天池竞赛排名前 20 的数据大神,科大讯飞人工智能金牌讲师,授课经验丰富。

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