Kaggle竞赛经典案例深度剖析

主讲:阿水课时:16小时
Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台，如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验，将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例，带你全面掌握多领域竞赛题目，助力你快速增加项目经验，提升竞赛排名。

课程介绍

Kaggle竞赛经典案例深度剖析Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台，如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验，将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例，带你全面掌握多领域竞赛题目，助力你快速增加项目经验，提升竞赛排名。

技术适合人群要求
想参加数据竞赛的学员、有机器学习基础想实践具体算法的学员
有机器学习基础但没有比赛/项目经验的学员
技术储备要求
有机器学习基础、较好的 coding 能力
另:
1：《Kaggle竞赛经典案例深度剖析》来自某课网，原价368，由编程猿整理发布！编程猿承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！
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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 试看 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 作业节
第3章 结构化技能与案例分析 11 节 | 176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
视频：
3-1 结构化技能之特征工程（上） (14:12)
视频：
3-2 结构化技能之特征工程（下） (14:47)
视频：
3-3 结构化技能之特征筛选 (18:14)
视频：
3-4 -1 Instant Gratification赛题介绍（上） (17:11)
视频：
3-5 Instant Gratification赛题介绍（下） (19:14)
视频：
3-6 Instant Gratification赛题实践 (23:02)
视频：
3-7 Instant Gratification优胜方案 (16:23)
视频：
3-8 IEEE-CIS Fraud Detection赛题介绍 (19:41)
视频：
3-9 IEEE-CIS Fraud Detection赛题实践 (16:09)
视频：
3-10 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案 (11:45)
视频：
3-11 本章小结 (05:06)
第4章 文本技能与案例解析 8 节 | 110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
视频：
4-1 词向量基础与使用 (14:20)
视频：
4-2 文本分类基础 (19:10)
视频：
4-3 Quora Question Pairs赛题介绍 (07:17)
视频：
4-4 Quora Question Pairs赛题实践 (13:06)
视频：
4-5 Quora Question Pairs优胜方案 (15:00)
视频：
4-6 高阶文本分类模型 (15:57)
视频：
4-7 Quora Insincere Questions Classification赛题介绍 (08:34)
视频：
4-8 Quora Insincere Questions Classification赛题实践 (16:22)
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 试看 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 作业节第3章 结构化技能与案例分析 11 节 | 176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。
收起列表视频：3-1 结构化技能之特征工程（上） (14:12)视频：3-2 结构化技能之特征工程（下） (14:47)视频：3-3 结构化技能之特征筛选 (18:14)视频：3-4 -1 Instant Gratification赛题介绍（上） (17:11)视频：3-5 Instant Gratification赛题介绍（下） (19:14)视频：3-6 Instant Gratification赛题实践 (23:02)视频：3-7 Instant Gratification优胜方案 (16:23)视频：3-8 IEEE-CIS Fraud Detection赛题介绍 (19:41)视频：3-9 IEEE-CIS Fraud Detection赛题实践 (16:09)视频：3-10 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案 (11:45)视频：3-11 本章小结 (05:06)第4章 文本技能与案例解析 8 节 | 110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
收起列表视频：4-1 词向量基础与使用 (14:20)视频：4-2 文本分类基础 (19:10)视频：4-3 Quora Question Pairs赛题介绍 (07:17)视频：4-4 Quora Question Pairs赛题实践 (13:06)视频：4-5 Quora Question Pairs优胜方案 (15:00)视频：4-6 高阶文本分类模型 (15:57)视频：4-7 Quora Insincere Questions Classification赛题介绍 (08:34)视频：4-8 Quora Insincere Questions Classification赛题实践 (16:22)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11 节 | 141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 章节知识点总结 (05:49)第7章 课程总结对课程知识点进行复盘总结 简历撰写指导
本课程持续更新中