Build your ultimate AI agent
课程介绍
Kaggle 是最知名的数据科学竞赛平台。参与此类竞赛，您将接触真实世界的数据集，探索各类机器学习问题，与其他参赛者切磋，并最终收获宝贵的一线实战经验。在本课程中，您将学习如何拆解并组织任何数据科学竞赛的问题。您将能够选择合适的本地验证方案并避免过拟合。此外，您还会掌握高级特征工程与模型集成方法。我们会基于 Kaggle 竞赛数据集实操这些技术。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
Kaggle 竞赛流程
在第一章，您将了解 Kaggle 竞赛的整体流程。您会训练一个模型，并准备好可提交的 CSV 文件。您还将学习 Public 与 Private 测试集划分的区别，以及如何预防过拟合。
2
深入竞赛
现在您已经掌握了 Kaggle 竞赛的基础知识，将继续学习如何分析手头的具体问题。您会练习 EDA，并建立正确的本地验证策略。您还会学习数据泄露相关内容。
3
特征工程
本章将带您了解不同类型的特征。您会改造现有特征并创建新特征。同时，您还会针对缺失数据进行恰当处理。
4
建模
是时候把一切整合起来并构建模型了！在最后一章，您将先搭建基线模型，然后调优部分超参数，并通过集成法提升结果。最后，您会获得一些实用技巧，助您更高效地参赛。
用 Python 赢下 Kaggle 竞赛
课程完成
