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机器学习算法竞赛实战

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普大帝

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TA的每日心情

	开心 2026-4-21 11:12

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[LV.9]以坛为家II

网络挑战赛参赛者

自我介绍: 我是普大帝，拼搏奋进，一往无前。

电梯直达

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发表于 2024-4-28 18:00 |只看该作者 |正序浏览

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你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
大家好！我是数学中国范老师，本书由腾讯广告算法大赛冠军、Kaggle Grandmaster打造，通过采纳国内多名顶尖竞赛选手的建议，对算法理念剖析其最本质的内容，然后结合多个领域模块进行实战讲解。近些年可以用到机器学习算法的数学建模赛题越来越多，有兴趣的同学可以下载学习一下高手们的方法。本书共分五大部分，有更详细的千字介绍内容，请点击链接查看帖子下方。

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机器学习算法竞赛实战_王贺_人邮_2021.9.pdf (17.59 MB, 下载次数: 5, 售价: 2 点体力)

2024数学中国“认证杯”数学建模网络挑战赛，第二阶段开放报名中，每个阶段都有独立证书，未参加一阶段也可以直接参加二阶段。比赛的获奖证书由内蒙古数学学会颁发，二阶段赛题难度等同于国赛，适合验证参加国赛的水平，同时我们会给出免费评语，指引参赛队伍的后续提升方向。
二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html
注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段
网站图.png

详细介绍：
本书特色
对于本书的章节架构，我们除了进行仔细的讨论外，还采纳了国内多名顶尖竞赛选手的建议。算法竞赛本身涵盖的范围是很大的，我们的理念是剖析其最本质的内容，然后结合多个领域模块进行实战讲解，这也是本书的一大特色。本书分为以下五个部分。
第一部分——磨刀事半，砍柴功倍。这部分以算法竞赛的通用化流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作，且每章都配有具体的实战部分，以便加深理解。
第二部分——物以类聚，人以群分。这部分主要介绍用户画像相关的问题，构建完善的标签体系是用户画像的核心，也是解决用户画像类赛题的关键，比如个性化推荐和金融风控等问题都需要以用户画像作为支撑。为了帮助读者加快对此类竞赛问题的学习、理解，会讲解具体的竞赛案例，即 Kaggle 平台的 Elo Merchant Category Recommendation。
第三部分——以史为鉴，未来可期。这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，然后分析两个具体的实战案例，分别是天池平台的全球城市计算 AI挑战赛和 Kaggle 平台的 Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting。
第四部分——精准投放，优化体验。计算广告相关的业务大多是很好的竞赛题目，这部分主要介绍了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。实战案例部分则包括两道赛题，分别是 2018 腾讯广告算法大赛——相似人群拓展，以及 Kaggle 平台的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge。
第五部分——听你所说，懂你所写。这部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解，包括常见任务和常见技术，实战案例部分是 Kaggle 平台上的经典竞赛 Quora Question Pairs。
本书是算法竞赛领域一本系统性介绍竞赛的书，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。
本书的读者对象
本书的目标读者可以分为以下三类。
对算法竞赛感兴趣的人。兴趣是最大的驱动力，为了让算法竞赛变得更加有趣和更加多样性，本书增加了很多扩展与探索性的内容，从多个方向、多个领域进行介绍和实战。
想要研究机器学习或深度学习算法实战的人。实战的最佳方式之一是参加一场算法竞赛，加深对理论知识的理解，这也是本书的核心思想。
计算机相关专业的人。机器学习或深度学习算法作为目前计算机行业一个火热的就业方向，值得去深入研究。本书提供了很好的实战讲解，帮助读者知其然，并知其所以然。

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