Kaggle教程 機器學習中級1 課程介紹

轉載請註明出處：https://leytton.blog.csdn.net/article/details/101344233
如果本文對您有所幫助，請點個贊讓我知道哦 😃

1、課程介紹

歡迎來到Kaggle Learning《機器學習中級》微課程！

如果你有一些機器學習的基礎，並且你想學習如何快速提高模型的質量，那麼你就來對地方了！在這個微型課程中，你將學習如何：

• 處理現實數據集中常見的數據類型(缺失的值、分類變量)，
• 設計pipelines來提高機器學習代碼的質量，
• 使用先進的技術進行模型驗證(交叉驗證)，
• 建立最先進的模型，廣泛用於贏得Kaggle比賽(XGBoost)，和
• 避免常見和重要的數據科學錯誤(泄漏)。

在此過程中，你將通過使用各個新主題的真實數據完成實際操作來鞏固你的知識。實際操作數據來自於賽題 Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users, 你將使用79個不同的統計變量(如屋頂類型、臥室數量和浴室數量)來預測房價。通過提交預測結果，觀察你在排行榜上的名次上升！

2、先決條件

如果你以前構建過機器學習模型，並且熟悉模型驗證、欠擬合和過擬合以及隨機森林等主題，那麼你已經爲這門微型課程做好了準備。

如果你對機器學習完全陌生，請學習我們的微課程《機器學習入門》，它涵蓋了機器學習的基礎知識。

3、去吧，皮卡丘

繼續第一個練習，學習如何向Kaggle競賽提交預測結果，並確定在開始之前可能需要檢查的內容。

原文：
https://www.kaggle.com/alexisbcook/introduction