今天介绍一本kaggle出版的竞赛书籍。
这本书结合真实的kaggle竞赛题目，以及它们的冠军团队方案，介绍了参与机器学习竞赛的一些基础知识、经验技巧等。
内容涵盖Kaggle的介绍、建模问题以及技巧、如何利用Kaggle的经历来丰富简历等等。
书籍简介
参加 Kaggle 竞赛是提高数据分析技能、与社区其他人建立联系并获得宝贵经验以帮助发展职业生涯的可靠方式。
这本书汇集了你在竞赛、数据科学项目等方面取得成功所需的技术和技能。两位 Kaggle 大师将引导你完成在其他地方不容易找到的建模策略，以及他们在此过程中积累的隐性知识。除了特定于 Kaggle 的技巧外，你还将学习基于图像数据、表格数据、文本数据和强化学习来处理任务的更多通用技术。
无论你是想攀登Kaggle的行列，培养更多的数据科学技能，还是提高现有模型的准确性，这本书都是为你准备的。
本书亮点
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了解Kaggle是如何运作，如何充分利用来自两位专家级Kaggle大师的比赛；
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通过集成、特征工程、对抗性验证、AutoML、对抗学习和调参技术来提高建模能力；
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在表格数据、视觉、自然语言以及模拟和优化方面挑战自己；
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探索在Kaggle上取得优异成绩并成为更好的数据科学家的技巧、窍门和最佳实践；
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31位Kaggle大师和大师的访谈，讲述他们的经验和技巧
书籍内容
一共有14个chapers：
竞赛通用技巧：
你将学到什么？
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熟悉Kaggle和其他比赛平台
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充分利用 Kaggle 笔记本、数据集和论坛
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了解不同的建模任务，包括二进制和多类分类、对象检测、NLP（自然语言处理）和时间序列
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设计良好的验证方案，了解 k 折叠、概率和对抗验证
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掌握评估指标，包括 MSE 及其变体、精度和召回率、IoU、k 处的平均平均精度以及前所未见的指标
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在 Kaggle 上处理模拟和优化竞赛
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创建项目和想法组合，以在职业生涯中走得更远
这本书适合谁？
本书适合Kaggle用户和数据分析师/科学家，他们至少对数据科学主题和Python有基本的熟练程度，他们正在努力在Kaggle比赛中做得更好，并在科技巨头那里找到工作。
这本书的编写考虑到了所有这些人，以及其他任何想要打破僵局并开始参加Kaggle比赛并向他们学习的人。
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