从头到尾做一场kaggle比赛吧！
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· 2020-07-30
了解比赛的背景、业务逻辑和数据标签含义；
分析赛题数据，从业务逻辑完成特征工程；
从头构建baseline模型，逐渐深入增强模型能力；
计算模型损失，分析特征重要性；
在我第一次参加Kaggle比赛时，我也是茫然的：我不知道如何参与到赛题中，不知道赛题的任务是什么，也不知道如何提交。
最开始连Python读取文件都不是很熟悉，只能在百度、知乎和谷歌上搜索关键字。但是网上的知识点整理的比较散，实践性比较少。
在经过多次比赛的经历后，我逐渐感觉到Kaggle比赛是最能锻炼人动手能力的，也是非常适合快速入门一个领域的方式。
1、Kaggle每场比赛都是公司的实际问题，具有具体的业务背景。以Kaggle上的Two Sigma Connect: Rental Listing Inquiries比赛为例，是RentHop公司在纽约地区租房的真实业务。在此场景下会有不同的房源信息被张贴出来，赛题需要对每个房源信息的热度进行预测。
2、Kaggle比赛需要根据业务进行分析，需要掌握合适的数据分析技能。在Two Sigma Connect比赛中，包含了房屋基础信息、位置信息和管家信息等，而每种信息与房源的热度又有不同的关联关系。通过数据分析，可以很直观的找到数据内部的关系。
3、Kaggle比赛需要完整的流程和建模，需要构建和的机器学习模型。在Two Sigma Connect比赛中，有结构化信息、文本信息还有图像信息，各种类型的信息需要分别提取相应的特征，并选择合适的模型进行建模。
所以你在实际工作后遇到的情况，与参加Kaggle比赛是一样的。在工作时，你也会被分配一个新任务，这个任务有背景、有数据，需要分析和构建一个解决方案。
与工作不同，Kaggle比赛能够实时进行打分反馈，所以更加适合入门学习。
Two Sigma Connect是Kaggle上一个典型的结构化数据挖掘比赛，有结构化信息、文本信息还有图像信息。赛题数据量不大，但数据内部可分析的地方很多。
在本次课程中，我们将从头带着大家从0开始学习，从赛题背景分析一直到构建模型。并在课程中讲解模型迭代的流程，非常适合入门学习Kaggle。
Two Sigma Connect比赛总共有2500人参加，让我们一起参加这个比赛，享受刷榜的乐趣吧！
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