第一课 通过kaggle经典案例掌握机器学习算法的通用流程

  • 知识点1:数据比赛与特征工程/模型调优流程与sklearn、xgboost工具
  • 实战项目:泰坦尼克号之灾(分类)
  • 实战项目:自行车租赁量预测(回归)

第二课 经济金融案例实战:房价与股市预测

  • 实战项目:房价预测:来看看哪些因素会怎么样影响房价与房子出售
  • 实战项目:伦敦的科学家怎么从新闻预测股市的变化?

第三课 计算广告实战:排序与CTR预估问题

  • 实战项目:来自电商的多次点击率预估比赛
  • 实战项目:从LR/GBDT/RF 到FM与FFM进行CTR预估

第四课 通过KDD2013比赛实战NLP问题

  • 实战项目:KDD2013比赛:判定文章作者
  • 实战项目:影评数据怎么做情感分析?

第五课 通过能源预测与分配案例实战机器学习的完整流程

  • 实战项目:综合能源案例
  • 实战项目: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

第六课 深度学习比赛:猫狗分辨与人脸表情识别

  • 实战项目:入门:猫狗分辨
  • 实战项目:人脸表情识别

第七课 电商推荐与销量预测案例实战

  • 实战项目:用户在电商购买团购券概率预测
  • 实战项目:app推荐系统比赛

第八课 金融风控案例的完整分析与实战

  • 实战项目:综合比赛案例
  • 实战项目: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

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