每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。

最近正好在做KDD Cup：Debiasing赛道，不同于其它类型的比赛，推荐系统中的排序建模需要大家自己构建正负样本。本文也将作为方法梳理，希望能帮助到大家。...

# 人工智能:预测,分类# 人工智能:# 自动的工作# 机器学习(包含深度学习)# 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展# 用途:# 图像识别# 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别# 图片艺术化(可...

摘要：入门数据挖掘，必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系，帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。...

信息过载： 信息过载是信息时代信息过于丰富的负面影响之一。指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。人们接受了太多信息，却无法有效整合、组织及内化成自己需要的信息，以致影响到...

很久之前就想写一篇围绕Logistic Regression（LR）模型展开的文章了，碍于时间、精力以及能力有限，时至今日才提笔构思。希望此文能够帮助初学者建立对于LR模型的立体思维，其中关于LR模型本身的理论细节本文不做过多讨论，尽可...

这是一次很有意思的比赛，主办方是马来西亚的动物慈善组织PetFinder。比赛是要根据小动物的信息来预测他们多久之后会被好心人收养。这次比赛的数据种类非常的丰富，基础数据集包含了了图像数据、文本数据和结构化数据，通...

简介：鱼遇雨欲语与余，Datawhale成员，武汉大学硕士，天池数据科学家。2019腾讯广告算法大赛冠军，数据竞赛爱好者。

摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。

简介：杰少，南京大学硕士，天池数据科学家，就职于阿里。KDD19, NIPS18, JDD19第二名，天池竞赛5次Top3，其他数据竞赛平台奖项20余项。