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1）完整的kaggle比赛/案例分析解答过程，包括优胜者的解答方案，从场景分析开始，一步步构建处理方案
2）对数据分析、数据解决、特征解决和机器学习常用工具的熟习
3）机器学习处理实际问题的建模框架，及其优化
4）在面试中可以大显身手的机器学习案例
5）让简历脱颖而出。阿里、百度、京东等大公司都特别看重kaggle参赛经历

----------------------课程目录------------------------------
第一课 机器学习处理问题综述课（寒）

1.数据比赛与特征工程/模型调优流程与sklearn、xgboost工具
2. 泰坦尼克号之灾(分类)
3. 自行车租赁量预测(回归) 
第二课 经济金融相关问题 （加）
1. 房价预测：来看看哪些因素会怎样样影响房价与房子出售
2. 伦敦的科学家怎样从新闻预测股市的变化？

第三课 CTR预估相关问题 （寒）
1. 来自电商的屡次点击率预估比赛
2. 从LR/GBDT/RF 到FM与FFM进行CTR预估
第四课 自然语言解决与文本分类 （加）
1. KDD2013比赛：判定文章作者
2. 影评数据怎样做情感分析？ 

第五课 能源/资源相关问题 （寒）
1 综合能源案例
2 从开放数据采集、清洗、特征工程到建模，给电力公司预测电能消耗 
第六课 深度学习相关比赛 （加）
1. 入门：猫狗分辨
2. 人脸表情识别 

第七课 推荐系统相关比赛 （寒）
1. 客户在电商购买团购券概率预测
2. app推荐系统比赛 
第八课 金融风控相关比赛 （寒）
1 综合比赛案例
2 从数据清洗(异常点解决与预解决)、特征工程、特征选择、非均衡样本解决到模型融合，处理风控问题