人工智能算法竞赛实战

人工智能算法竞赛实战
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    • 赛题理解与业务背景
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    • 实战：数据理解
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    • 实战：回归指标
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    • 实战：分层采样
    • 样本选择——准确方法
    • 实战：过采样和欠采样
    • 强时序性问题与实战案例

  • 数据探索

    • 数据初探—分析方法
    • 实战：单变量可视化
    • 实战：多变量可视化
    • 数据初探—明确目的-1
    • 实战：训练集和测试集差异分析-1
    • 数据初探—明确目的-2
    • 实战：训练集和测试集差异分析-2
    • 变量分析—单变量分析
    • 实战：baseline模型-1
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  • 特征工程

    • 特征变换—连续变量数据变换-1
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    • 特征选择和特征关联性分析
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    • 实战：嵌入法

  • 模型训练

    • 线性模型和树模型
    • 树模型—随机森林和梯度提升树
    • 树模型—XGBoost与优势
    • XGBoost超参数调优
    • 实战：参数调优
    • 实战：贝叶斯优化
    • LightGBM介绍
    • 实战：LightGBM
    • 数模型—CatBoost
    • 实战：CatBoost
    • 实战：模型调优的完善
    • 神经网络—多层感知机
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    • 模型训练总结

  • 模型融合

    • 构建多样性—模型多样性
    • 模型融合方法
    • 实战：加权融合
    • Stacking融合与Blending融合
    • 实战：Stacking
    • 模型融合总结

  • 实战案例—信用卡忠诚度预测

    • 数据字典加载
    • 数据预处理
    • 特征提取-1
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    • 时间序列分析-1
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    • 时间序列模式
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    • 实战：序列熵特征的实现
    • 其他特征
    • 实战：其他特征的实现

  • 实战案例1—地铁乘客流量预测

    • 赛题理解
    • 实战：数据加载和预处理
    • 实战：数据探索
    • 实战：特征工程
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    • 数据探索—模型分析
    • 特征工程—特征强化
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    • 模型训练
    • 实战：模型训练
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    • 总结

  • 实战案例2—地铁流量预测

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  • 文本分析

    • 文本分析
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    • 文本处理流程
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  • 实战案例-文本情感二分类

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    课程介绍

    课程主要就问题建模，数据探索，特征工程，模型训练，模型融合，时间序列等，配套kaggle赛题实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合企业级框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个赛题实验，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。

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