kaggle竞赛特征工程案例总结,掌握比赛上分利器
在建模领域人们常说，数据和特征决定机器学习的上限，而模型和算法只是不断地逼近这个上限。
真正参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。
因为在算法竞赛的过程中，大家知道的数据都差不多，算法也都差不多，真正能拉开差距的地方就在于特征工程和训练模型的一些小技巧。
1、新手在接触比赛之后，费劲千辛万苦之后可能发现自己的模型的分数还远远赶不上高手的简单几行代码发现的规则模型分数。这表面上看是跟高手之间经验的差别，其实这就从深层次体现了特征工程的重要性；
2、参加比赛时，很多初学者在拿到数据之后，感到特别疑惑的地方。为什么不能把数据直接丢进模型当中跑呢？当然，数据直接丢进模型中跑是可以的，只是模型并不一定能学习到正确的事情。
基于以上原因，为了帮助大家在机器学习的过程中少走弯路，近期我们上线了【特征工程与模型优化特训】已迭代至第二期；
而且这门课的学习不需要太过严苛的条件：掌握python,有相关数学基础，机器学习算法基础即可。且在售价199元的课程，点击”阅读原文“仅需1元；
一、基础概念，从里到外，一站式理解
课程从数据采集到数据处理、到特征选择、再到模型调优，带你掌握一套完整的机器学习流程，对于不同类型的数据，不同场景下的问题，选择合适的特征工程方法和模型优化方法进行处理尤为重要。
二、实践项目，快速上手
课程还会提供两个经典的Kaggle比赛案例和详细的模型融合模板，带你更容易地理解机器学习，掌握比赛上分利器。
三、共学社群，实时答疑
这个视频课程一共 12 课，全集已更新完毕，学习氛围一级棒，我截图了一些留言可以给大家看看👇
我有足够的把握，在这种氛围下，你可以轻松解决工作中遇到的开发难题，提升流式数据处理能力，从而真正掌握特征工程。
大家学习中有任何问题都可以在群内提问，12小时内保证解决问题！不怕学不会，老师全程跟踪辅导、答疑，班主任督促学习，群内学员一起学习！
四、优质服务，价格实惠
提供CPU云平台、课件代码一应俱全特色
另一方面，一整期课程才 1 元，但凡能学到一点知识都不亏。
不论你是在校生，还是已经工作的算法工程师，或者是打算转行机器学习相关岗位的人，这门课都是机器学习路上的必修课程。
大家可以看下本期课程的大纲，满满的干货，非常适合大家来入门学习。
是不是内容很丰富？反正我看完是走不动道了。
看到这里，估计想学习Kaggle的同学 已经迫不及待要报名了。
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