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主编推荐语

本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。

内容简介

全书分为五部分:
第一部分以算法竞赛的通用流程为主,介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作;
第二部分介绍了用户画像相关的问题;
第三部分以时间序列预测问题为主,先讲述这类问题的常见解题思路和技巧,然后分析天池平台的全球城市计算AI挑战赛和Kaggle平台的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting;
第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务,包括广告召回、广告排序和广告竞价,其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛——相似人群拓展和Kaggle平台的Talking Data Ad Tracking Fraud Detection Challenge;
第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解,其中实战案例是Kaggle平台上的经典竞赛Quora Question Pairs。

本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一部分磨刀事半,砍柴功倍
  • 第1章 初见竞赛
  • 1.1 竞赛平台
  • 1.2 竞赛流程
  • 1.3 竞赛类型
  • 1.4 思考练习
  • 第2章 问题建模
  • 2.1 赛题理解
  • 2.2 样本选择
  • 2.3 线下评估策略
  • 2.4 实战案例
  • 2.5 思考练习
  • 第3章 数据探索
  • 3.1 数据初探
  • 3.2 变量分析
  • 3.3 模型分析
  • 3.4 思考练习
  • 第4章 特征工程
  • 4.1 数据预处理
  • 4.2 特征变换
  • 4.3 特征提取
  • 4.4 特征选择
  • 4.5 实战案例
  • 4.6 思考练习
  • 第5章 模型训练
  • 5.1 线性模型
  • 5.2 树模型
  • 5.3 神经网络
  • 5.4 实战案例
  • 5.5 思考练习
  • 第6章 模型融合
  • 6.1 构建多样性
  • 6.2 训练过程融合
  • 6.3 训练结果融合
  • 6.4 实战案例
  • 6.5 思考练习
  • 第二部分物以类聚,人以群分
  • 第7章 用户画像
  • 7.1 什么是用户画像
  • 7.2 标签系统
  • 7.3 用户画像数据特征
  • 7.4 用户画像的应用
  • 7.5 思考练习
  • 第8章 实战案例:Elo Merchant Category Recommendation
  • 8.1 赛题理解
  • 8.2 数据探索
  • 8.3 特征工程
  • 8.4 模型训练
  • 8.5 模型融合
  • 8.6 高效提分
  • 8.7 赛题总结
  • 第三部分以史为鉴,未来可期
  • 第9章 时间序列
  • 9.1 什么是时间序列
  • 9.2 时间序列模式
  • 9.3 特征提取方式
  • 9.4 模型的多样性
  • 9.5 思考练习
  • 第10章 实战案例:全球城市计算 AI 挑战赛
  • 10.1 赛题理解
  • 10.2 数据探索
  • 10.3 特征工程
  • 10.4 模型训练
  • 10.5 强化学习
  • 第11章 实战案例:Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting
  • 11.1 赛题理解
  • 11.2 数据探索
  • 11.3 特征工程
  • 11.4 模型训练
  • 11.5 赛题总结
  • 第四部分精准投放,优化体验
  • 第12章 计算广告
  • 12.1 什么是计算广告
  • 12.2 广告类型
  • 12.3 广告召回
  • 12.4 广告排序
  • 12.5 广告竞价
  • 12.6 思考练习
  • 第13章 实战案例:2018 腾讯广告算法大赛
  • 13.1 赛题理解
  • 13.2 数据探索
  • 13.3 特征工程
  • 13.4 模型训练
  • 13.5 模型融合
  • 13.6 赛题总结
  • 第14章 实战案例:TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge
  • 14.1 赛题理解
  • 14.2 数据探索
  • 14.3 特征工程
  • 14.4 模型训练
  • 14.5 赛题总结
  • 第五部分听你所说,懂你所写
  • 第15章 自然语言处理
  • 15.1 自然语言处理的发展历程
  • 15.2 自然语言处理的常见场景
  • 15.3 自然语言处理的常见技术
  • 15.4 思考练习
  • 第16章 实战案例:Quora Question Pairs
  • 16.1 赛题理解
  • 16.2 数据探索
  • 16.3 特征工程
  • 16.4 模型训练
  • 16.5 模型融合
  • 16.6 赛题总结
  • 作者简介
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评分及书评

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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。