Kaggle项目怎么做？七月在线·Kaggle课程（Kaggle实战项目教程）

Kaggle算法课程，本课程共包含121个文件，总大小为24.00GB，VIP会员可以通过网盘自由转存下载或在线播放。此「Kaggle项目怎么做？七月在线·Kaggle课程（Kaggle实战项目教程）」课程由大明白资源世界（https://www.igetit.cc）收集整理。

课程简介

引入ML后，如何提高实战能力？毋庸置疑，做实际项目，Kaggle上有大量的ML项目。所谓算法刷leetcode，ML/DM刷kaggle，kaggle对于数据科学的重要性不言而喻。基于此，七月在线特此推出国内首个kaggle实战课程，从抓取数据、处理特征、建模、模型集成、调优/调参，历经kaggle个案例。

课程目录

【七月在线】Kaggle课程，Kaggle实战班
├── july七月Kaggle
│ ├── 1.管窥算法.zip 1.58GB
│ ├── 10.概率分治和机器学习.mp4 1.45GB
│ ├── 2.字符串.zip 1.54GB
│ ├── 3.数组.zip 1.80GB
│ ├── 4.树.mp4 1.38GB
│ ├── 5.链表递归栈.mp4 1.46GB
│ ├── 6.查找排序.mp4 1.66GB
│ ├── 7.图论（上）.mp4 1.53GB
│ ├── 8.图论下.mp4 1.47GB
│ ├── 9.贪心法和动态规划.mp4 2.59GB
│ ├── julyedu.com 解压密码 0.00B
├── 七月kaggle
│ ├── 代码
│ │ ├── lecture01
│ │ │ ├── Feature_engineering_and_model_tuning
│ │ │ │ ├── Feature-engineering_and_Parameter_Tuning_XGBoost
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── Feature Engineering-checkpoint.ipynb 111.58KB
│ │ │ │ │ │ ├── XGBoost models tuning-checkpoint.ipynb 172.11KB
│ │ │ │ │ ├── Feature Engineering.ipynb 111.58KB
│ │ │ │ │ ├── Test.csv 5.10MB
│ │ │ │ │ ├── Train.csv 12.09MB
│ │ │ │ │ ├── XGBoost models tuning.ipynb 172.11KB
│ │ │ │ │ ├── test_modified.csv 7.19MB
│ │ │ │ │ ├── train_modified.csv 16.91MB
│ │ │ │ ├── Kaggle-Bicycle-Example
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example-checkpoint.ipynb 1.21MB
│ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_files
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_34_0.png 17.35KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_42_0.png 14.64KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_43_0.png 18.97KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_44_0.png 13.57KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_45_0.png 28.76KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_46_1.png 145.61KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_47_1.png 616.86KB
│ │ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example_49_1.png 5.73KB
│ │ │ │ │ ├── Kaggle_Bicycle_Example.ipynb 1.21MB
│ │ │ │ │ ├── kaggle_bike_competition_train.csv 633.16KB
│ │ │ │ ├── Kaggle_Titanic
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── Titanic-checkpoint.ipynb 494.84KB
│ │ │ │ │ ├── Titanic.ipynb 494.84KB
│ │ │ │ │ ├── test.csv 27.96KB
│ │ │ │ │ ├── train.csv 59.76KB
│ │ │ ├── Feature_engineering_and_model_tuning.zip 8.31MB
│ │ │ ├── blending.py 3.64KB
│ │ │ ├── cs228-python-tutorial.ipynb 119.38KB
│ │ ├── lecture02
│ │ │ ├── house price
│ │ │ │ ├── _ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├── input
│ │ │ │ │ ├── sample_submission.csv 31.19KB
│ │ │ │ │ ├── test.csv 440.83KB
│ │ │ │ │ ├── train.csv 449.88KB
│ │ │ │ ├── notebook
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── house_price-checkpoint.ipynb 86.64KB
│ │ │ │ │ │ ├── house_price_advanced-checkpoint.ipynb 132.29KB
│ │ │ │ │ ├── house_price.html 338.28KB
│ │ │ │ │ ├── house_price.ipynb 86.64KB
│ │ │ │ │ ├── house_price_advanced.html 389.10KB
│ │ │ │ │ ├── house_price_advanced.ipynb 132.29KB
│ │ │ │ ├── data_description.txt 13.06KB
│ │ │ ├── news stock
│ │ │ │ ├── _ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├── input
│ │ │ │ │ ├── Combined_News_DJIA.csv 5.36MB
│ │ │ │ │ ├── DJIA_table.csv 163.17KB
│ │ │ │ │ ├── RedditNews.csv 8.68MB
│ │ │ │ ├── notebook
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── news_stock-checkpoint.ipynb 38.39KB
│ │ │ │ │ ├── news_stock.html 295.65KB
│ │ │ │ │ ├── news_stock.ipynb 38.39KB
│ │ ├── lecture03
│ │ │ ├── Spark-Criteo-CTR-Prediction.ipynb 181.64KB
│ │ │ ├── avazu-CTR-Prediction-LR.zip 3.04MB
│ │ │ ├── feature.search 1016.00B
│ │ │ ├── feature.search_ads 727.00B
│ │ │ ├── feature_map.search_ads 1.23KB
│ │ │ ├── generate_train_feature_mapper.py 5.70KB
│ │ │ ├── generate_train_feature_reducer.py 1.25KB
│ │ │ ├── kaggle-avazu-rank1.zip 260.56KB
│ │ │ ├── kaggle-avazu-rank2.zip 205.69KB
│ │ │ ├── search_ads_feature.sample 51.09KB
│ │ │ ├── search_click_data.sample 240.40KB
│ │ │ ├── xgb_ads.conf 1.32KB
│ │ ├── lecture04
│ │ │ ├── input数据太大。就不传了。自己下载吧~ – 老师留
│ │ │ ├── notebook
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ ├── search relevance-checkpoint.ipynb 44.90KB
│ │ │ │ │ ├── search relevance_advanced-checkpoint.ipynb 74.94KB
│ │ │ │ ├── news_stock.html 295.65KB
│ │ │ │ ├── news_stock_advanced.html 893.78KB
│ │ │ │ ├── search relevance.ipynb 44.90KB
│ │ │ │ ├── search relevance_advanced.ipynb 75.27KB
│ │ │ │ ├── search+relevance.html 303.88KB
│ │ │ │ ├── search+relevance_advanced.html 348.08KB
│ │ ├── lecture05
│ │ │ ├── energy_forecasting_notebooks.zip 9.36MB
│ │ │ ├── subway_prediction_notebook.zip 1.78MB
│ │ ├── lecture06
│ │ │ ├── img
│ │ │ │ ├── RGBHistogram.jpg 87.86KB
│ │ │ │ ├── chi_square.png 15.25KB
│ │ │ ├── 猫狗的数据
│ │ │ │ ├── cats-vs-dogs.txt 381.00B
│ │ │ │ ├── sample_submission.csv 111.23KB
│ │ │ │ ├── test.zip 271.30MB
│ │ │ │ ├── train.zip 543.52MB
│ │ │ ├── Kaggle第06课：走起~深度学习.pdf 4.51MB
│ │ │ ├── Kaggle第06课：走起~深度学习.pptx 3.78MB
│ │ │ ├── cat_dog.html 303.81KB
│ │ │ ├── char_rnn.html 268.50KB
│ │ │ ├── image_search.html 262.21KB
│ │ │ ├── news_stock_advanced.html 893.78KB
│ │ │ ├── word_rnn.html 280.51KB
│ │ ├── lecture07
│ │ │ ├── Kaggle event recommendation competition.ipynb 40.36KB
│ │ │ ├── Rossmann_Store_Sales_competition.ipynb 50.71KB
│ │ │ ├── data.zip 6.98MB
│ │ │ ├── kaggle-event-recommendation-rank1.zip 21.08KB
│ │ ├── lecture08
│ │ │ ├── PPD_RiskControl_Competition.zip 39.24MB
│ ├── 课件
│ │ ├── lecture01
│ │ │ ├── Kaggle第01课：机器学习算法、工具与流程概述.pdf 5.94MB
│ │ │ ├── 分享的链接.txt 313.00B
│ │ ├── lecture02
│ │ │ ├── Kaggle第02课：经济金融相关问题.pdf 5.66MB
│ │ ├── lecture03
│ │ │ ├── kaggle-2014-criteo.pdf 133.41KB
│ │ │ ├── kaggle-avazu.pdf 180.77KB
│ │ │ ├── predicting-clicks-facebook.pdf 773.88KB
│ │ │ ├── 京东电商广告和推荐系统的机器学习系统实践.pdf 4.10MB
│ │ │ ├── 从FM到FFM.pdf 982.73KB
│ │ │ ├── 百度凤巢：DNN在凤巢CTR预估中的应用.pdf 1.26MB
│ │ │ ├── 第3课–排序与CTR预估.pdf 2.18MB
│ │ │ ├── 腾讯广点通：效果广告中的机器学习技术.pdf 1.59MB
│ │ │ ├── 阿里妈妈：大数据下的广告排序技术及实践.pdf 843.04KB
│ │ ├── lecture04
│ │ │ ├── Kaggle第四课.pdf 1.77MB
│ │ ├── lecture05
│ │ │ ├── 第5课：能源预测与分配问题.pdf 8.27MB
│ │ ├── lecture07
│ │ │ ├── 第7课：推荐与销量预测相关问题.pdf 1.13MB
│ │ ├── lecture08
│ │ │ ├── 第8课：金融风控问题.pdf 1.56MB
│ │ │ ├── 金融风控大赛解决方案.pdf 824.87KB
│ │ ├── Kaggle第05课：能源预测与分配问题.pdf 8.27MB
│ │ ├── Kaggle第06课：走起~深度学习.pdf 4.51MB
│ │ ├── Kaggle第06课：走起~深度学习.pptx 3.78MB
│ ├── 1.机器学习解决问题综述课.mp4 2.16GB
│ ├── 第03课_kaggle案例实战班.mp4 576.15MB
│ ├── 第04课_kaggle案例实战班.mp4 575.23MB
│ ├── 第05课_kaggle案例实战班.mp4 742.62MB
│ ├── 第06课_kaggle案例实战班.mp4 188.91MB
│ ├── 第07课_kaggle案例实战班.mp4 521.82MB
│ ├── 第08课_kaggle案例实战班.mp4 331.53MB
│ ├── 第二节.mp4 1.53GB

下载地址

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