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  • Kaggle竞赛经典案例深度剖析[完结无密]

    Kaggle竞赛经典案例深度剖析[完结无密] 最后编辑:2024-02-04
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    课程介绍

    Kaggle竞赛经典案例深度剖析是一门在线课程,旨在帮助学习者深入了解Kaggle竞赛中的经典案例,并学习相关的数据分析和机器学习技术。

    该课程以Kaggle竞赛中的经典案例为例,通过深度剖析案例的数据、特征工程、模型选择和调优等方面,帮助学习者了解竞赛的整个流程和关键技术。

    课程的内容包括以下几个方面:

    1. Kaggle竞赛概述:介绍Kaggle竞赛的背景、目标和常见的竞赛类型。
    2. 经典案例剖析:选择一些在Kaggle竞赛中表现出色的经典案例,对其进行深入剖析,包括数据分析、特征工程、模型选择和调优等方面。
    3. 数据分析技术:介绍常用的数据分析技术,包括数据清洗、探索性数据分析、特征选择等。
    4. 特征工程技术:介绍常用的特征工程技术,包括特征提取、特征变换、特征组合等。
    5. 模型选择和调优:介绍常用的机器学习模型,包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等,以及模型选择和调优的方法。
    6. 模型集成技术:介绍常用的模型集成技术,包括Bagging、Boosting、Stacking等。

    通过学习该课程,学习者可以系统地了解Kaggle竞赛的整个流程和关键技术,提升数据分析和机器学习的能力,并能够应用所学知识参加Kaggle竞赛或解决实际问题。

    课程目录

    8-001-【imooc】课程汇总/
    │【imooc-504】Kaggle竞赛经典案例深度剖析[完结]/
    ││├─第1章 课程导学
    ││├─第2章 学前基础知识
    ││├─第3章 结构化技能与案例分析
    ││├─第4章 文本技能与案例解析
    ││├─第5章 语音技能与案例解析
    ││├─第6章 视觉技能与案例解析
    ││├─第7章 课程总结
    ││├─课程资料

    详细目录

    ││第1章 课程导学/
    │││├─1-1 课程导学:为什么要学习 Kaggle 竞赛知识?_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 15.4MB
    ││第2章 学前基础知识/
    │││├─2-1 Kaggle竞赛介绍_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 31.9MB
    │││├─2-3 Kaggle竞赛流程_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 18.2MB
    │││├─2-5 XGBoost 、LightGBM和Catboost_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 44.5MB
    │││├─2-6 数据划分与交叉验证_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 38.2MB
    │││├─2-7 模型集成方法_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 47.7MB
    │││├─2-8 比赛案例Titanic幸存乘客预测_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 64.8MB
    │││├─2-9 本章小结_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 10.1MB
    ││第3章 结构化技能与案例分析/
    │││├─3-1 结构化技能之特征工程(上)_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 40.4MB
    │││├─3-2 结构化技能之特征工程(下)_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 45.9MB
    │││├─3-3 结构化技能之特征筛选_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 57.5MB
    │││├─3-4 Instant Gratification赛题介绍_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 95.9MB
    │││├─3-5 Instant Gratification赛题实践_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 93.3MB
    │││├─3-6 Instant Gratification优胜方案_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 45.6MB
    │││├─3-7 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 38.2MB
    │││├─3-8 本章小结_一手IT课程资源获取+微信[2].mp4 9.6MB
    ││第4章 文本技能与案例解析/
    │││├─4-1 学前必读知识_慕课网_【认准一手V,其他均为盗版翻录】.pdf 137.3KB
    │││├─4-10_【认准一手V,其他均为盗版翻录】.jpg 22.9KB
    │││├─4-2_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 46.4MB
    │││├─4-3_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 833.5KB
    │││├─4-4_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 28.8MB
    │││├─4-5_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 69.7MB
    │││├─4-6_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 39.7MB
    │││├─4-7_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 45.2MB
    │││├─4-8_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 28MB
    │││├─4-9_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 62.4MB
    ││第5章 语音技能与案例解析/
    │││├─5-1 学前必读知识_慕课网_【认准一手V,其他均为盗版翻录】.pdf 184.3KB
    │││├─5-2 语音特征处理(上)_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 26.7MB
    │││├─5-3 语音特征处理(下)_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 48.8MB
    │││├─5-4 语音模型和数据扩增方法_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 71MB
    │││├─5-5 Cornell Birdcall Identification赛题介绍_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 43.9MB
    │││├─5-6 Cornell Birdcall Identification动手实践_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 48.8MB
    │││├─5-7 Cornell Birdcall Identification优胜方案_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 24.7MB
    │││├─5-8 本章小结_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 10.5MB
    │││├─5-9 【作业】参加Kaggle平台比赛,并提交结果_【认准一手V,其他均为盗版翻录】.jpg 22.7KB
    ││第6章 视觉技能与案例解析/
    │││├─6-1 数字图像基础(上)_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 40.5MB
    │││├─6-10 Severstal Steel Defect Detection优胜方案_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 18.1MB
    │││├─6-11 Shopee – Price Match Guarantee赛题介绍_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 29MB
    │││├─6-12 Shopee – Price Match Guarantee代码实践_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 61.6MB
    │││├─6-13 Shopee – Price Match Guarantee优胜方案_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 30.9MB
    │││├─6-14 章节知识点总结_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 8.7MB
    │││├─6-2 数字图像基础(下)_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 35.1MB
    │││├─6-3 图像分类模型和损失函数 _【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 42MB
    │││├─6-4 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge赛题介绍_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 15.8MB
    │││├─6-5 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge动手实践_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 98.3MB
    │││├─6-6 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge优胜方案 _【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 20.3MB
    │││├─6-7 语义分割模型和损失函数_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 28.8MB
    │││├─6-8 Severstal Steel Defect Detection赛题介绍_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 36.8MB
    │││├─6-9 Severstal Steel Defect Detection动手实践 _【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 54.6MB
    ││第7章 课程总结/
    │││├─7-1 竞赛参赛指南_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 15MB
    │││├─7-2 竞赛简历撰写指导_【认准一手V,其他均为盗版翻录】[2].mp4 29.5MB
    ││课程资料/
    │││├─课程资料.zip 5.6MB

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