What problems does this book solve?

竞赛流程不清晰：系统梳理从问题建模、数据探索到模型训练与提交的完整竞赛流程。上分技巧缺乏：结合多个实战案例，讲解特征工程、模型融合、调参等提分思路与技巧。领域知识不足：覆盖用户画像、时间序列、计算广告、自然语言处理等竞赛常见方向。实战经验欠缺：通过天池、Kaggle等平台真实赛题，手把手带领读者完成竞赛方案。理论脱离实践：将机器学习理论与竞赛技巧结合，帮助读者在实战中理解算法原理。

Who is this book for?

算法竞赛参赛者：希望系统学习竞赛流程与上分技巧，提升比赛成绩的选手。机器学习初学者：有一定机器学习基础，想通过竞赛实战巩固理论并积累经验的学生。数据科学从业者：需要提升特征工程、模型融合等实战能力的工程师或分析师。相关专业师生：计算机、人工智能等专业师生，可作为课程设计或项目实践的参考书。

How should I read this book?

先通读流程：第1-5章是通用基础，建议先快速通读，建立竞赛整体框架。按兴趣选读：第6-12章按领域划分，可根据自己关注的竞赛方向选择性精读。复现案例：每个实战案例都应在本地复现代码，理解数据处理和模型构建细节。参与竞赛：学完一章后尝试参加对应平台的类似赛题，将书中技巧付诸实践。总结复盘：每完成一个案例，整理特征工程、模型选择和融合策略的得失。

What will I learn from this book?

竞赛全流程能力：掌握从赛题理解到最终提交的完整竞赛方法论。特征工程技巧：学会针对不同数据类型构建有效特征，提升模型表现。模型融合策略：掌握加权融合、Stacking等集成方法，稳定提升竞赛排名。领域实战经验：积累用户画像、时间序列、计算广告、NLP等方向的竞赛方案。问题解决思维：培养面对新赛题时快速拆解问题、设计解决方案的能力。

E-BOOK 机器学习算法竞赛实战

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《机器学习算法竞赛实战》[65M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

📥 PDF 电子书 · 百度网盘 · 约 74M 📖 文轩网旗舰店 🌐 zh-CN 📅 Published 2,021

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机器学习深度学习特征工程算法竞赛 Kaggle

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竞赛流程不清晰：系统梳理从问题建模、数据探索到模型训练与提交的完整竞赛流程。
上分技巧缺乏：结合多个实战案例，讲解特征工程、模型融合、调参等提分思路与技巧。
领域知识不足：覆盖用户画像、时间序列、计算广告、自然语言处理等竞赛常见方向。
实战经验欠缺：通过天池、Kaggle等平台真实赛题，手把手带领读者完成竞赛方案。
理论脱离实践：将机器学习理论与竞赛技巧结合，帮助读者在实战中理解算法原理。

📖 Book Introduction

作者:王贺,刘鹏,钱乾著

定价:99.8

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2021年09月01日

页数:336

装帧:平装

ISBN:9787115569592

深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解；《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！ 1.多年实战经验汇集作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完等

●部分磨刀事半，砍柴功倍
章初见竞赛
1．1竞赛平台
1．1．1Kaggle
1．1．2天池
1．1．3DF
1．1．4DC
1．1．5Kesci
1．1．6JDATA
1．1．7企业网站
1．2竞赛流程
1．2．1问题建模
1．2．2数据探索
1．2．3特征工程
1．2．4模型训练
……

本书系统介绍竞赛的图书，不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的城市计算AI挑战赛和 Kaggle平台的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务，包括广告召回、广告排序和广告竞价，其中实战案例是2018腾讯广告算法大赛——相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge；第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解，其中实战案例是Kaggle平台上的经典竞赛Quora Quest等

王贺,刘鹏,钱乾著

王贺（鱼遇雨欲语与余）毕业于武汉大学计算机学院，硕士学位，研究方向为图数据挖掘，现任职于小米商业算法部，从事应用商店广告推荐的研究和开发。是2019年和2020年腾讯广告算法大赛的，从2018年至2020年多次参加国内外算法竞赛，共获得五次和五次亚军。刘鹏 2016年本科毕业于武汉大学数学基地班，保研至技术大学自动化系，硕士期间研究方向为复杂网络与机器学习，2018年起多次获得机器学习相关竞赛奖项，2019年至今就职于华为技术有限公司，任算法工程师。钱乾本科就读于美国佐治亚理工大学，研究方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，现就职于数程科技，工作方向为物流领域的智能算法应用，等