数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战

数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战

唐宇迪
唐宇迪,计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:课程简介

  • 课时2:任务目标与数据分析

  • 课时3:整体模型架构

  • 课时4:构建用户特征序列

  • 课时5:序列特征提取方法

  • 课时6:生成特征汇总表

  • 课时7:标签制作

  • 课时8:网络训练模块

  • 课时9:得出最终模型结果

  • 课时10:本章数据代码下载(需要PC登录)

  • 课时11:数据任务概述

  • 课时12:数据异常检查

  • 课时13:时间特征提取

  • 课时14:各道工序特征构建

  • 课时15:准备训练数据

  • 课时16:训练xgboost模型

  • 课时17:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时18:数据与任务目标分析

  • 课时19:数据清洗与标签转换

  • 课时20:道路通行时间序列数据生成

  • 课时21:序列缺失补全方法

  • 课时22:基于回归与插值完成序列特征

  • 课时23:序列补全

  • 课时24:特征汇总

  • 课时25:建立回归模型进行预测

  • 课时26:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时27:模型解释方法与实践

  • 课时28:部分依赖图解释

  • 课时29:双变量分析

  • 课时30:ShapValues指标分析

  • 课时31:疾病引起原因分析实战

  • 课时32:竞赛与目标分析

  • 课时33:特征对比分析方法

  • 课时34:结果对比分析

  • 课时35:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时36:数据与任务介绍

  • 课时37:整体模型架构

  • 课时38:数据-标签-语料库处理

  • 课时39:输入样本填充补齐

  • 课时40:训练网络模型

  • 课时41:医疗数据集(糖尿病)实体识别

  • 课时42:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时43:竞赛任务目标

  • 课时44:图模型信息提取

  • 课时45:节点权重特征提取(PageRank)

  • 课时46:deepwalk构建图顶点特征

  • 课时47:各项统计特征

  • 课时48:app安装特征

  • 课时49:图中联系人特征

  • 课时50:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时51:任务目标与数据集介绍

  • 课时52:数据清洗与预处理

  • 课时53:基本特征抽取

  • 课时54:文章与词向量分析

  • 课时55:权重划分

  • 课时56:候选词统计特征

  • 课时57:textrank特征提取

  • 课时58:候选词相似度特征

  • 课时59:特征工程汇总

  • 课时60:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时61:基本数值特征

  • 课时62:常用特征构造手段

  • 课时63:时间特征处理

  • 课时64:文本特征处理

  • 课时65:构造文本向量

  • 课时66:词向量特征

  • 课时67:计算机眼中的图像

  • 课时68:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时69:任务与解决框架概述

  • 课时70:特征工程分析与特征提取

  • 课时71:离散数据处理

  • 课时72:统计与文本特征

  • 课时73:文本特征构建

  • 课时74:构建低敏用户模型

  • 课时75:高敏模型概述

  • 课时76:本章数据代码下载(需PC登录)

  • 课时77:任务概述

  • 课时78:处理流程与数据简介

  • 课时79:数据处理

  • 课时80:单变量绘图分析

  • 课时81:离群点剔除

  • 课时82:变量与结果的关系

  • 课时83:多变量展示

  • 课时84:特征工程

  • 课时85:dataleakage问题

  • 课时86:基础模型对比

  • 课时87:选择参数

  • 课时88:测试模型

  • 课时89:模型解释

  • 课时90:模型分析

  • 课时91:本章数据代码下载(需PC登录)

课程概述

云课堂人工智能领域唯一认证【行家课程】
【数据分析,机器学习推荐榜,“榜首”!!】
荣获【2018年度最佳课程】【2018年度云课堂最佳合作伙伴】
【畅销榜首,10W+学员已经加入机器学习/人工智能课程】

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