本书详细介绍了Kaggle平台的运作方式，由两位Kaggle大师分享竞赛经验，涵盖集成学习、特征工程、对抗性验证、AutoML等建模技巧，并提供如何利用Kaggle经历提升简历的建议。书中包含14个章节，涉及表格数据、视觉、自然语言等多个领域的竞赛策略，以及31位Kaggle大师的访谈，是提升数据科学技能的宝贵资源。
Datawhale分享
内容：竞赛干货，来源：Kaggle竞赛宝典
今天看到了kaggle出版了一本最新的竞赛书籍，该书籍内容涵盖了Kaggle的介绍，各种Kaggle的建模问题以及建模的技巧，同时还讲述如何利用Kaggle的经历来构建你的简历等：
了解Kaggle是如何运作，如何充分利用来自两位专家级Kaggle大师的比赛；
通过集成、特征工程、对抗性验证、AutoML、对抗学习和调参技术来提高建模能力；
在表格数据、视觉、自然语言以及模拟和优化方面挑战自己；
探索在Kaggle上取得优异成绩并成为更好的数据科学家的技巧、窍门和最佳实践；
31位Kaggle大师和大师的访谈，讲述他们的经验和技巧
其中的章节一共有14个chapers：
当然也有非常多大家关注的竞赛通用技巧。如下所示：
开源地址：https://github.com/PacktPublishing/The-Kaggle-Book
干货学习，点赞三连↓
扫一扫
2445
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
