机器学习算法竞赛实战
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作者王贺,刘鹏,钱乾
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115569592
出版时间2021-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数336页
字数441千字
定价99.8元
货号SC:9787115569592
上书时间2024-10-31
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商品详情
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作者简介:
王贺（鱼遇雨欲语与余）
毕业于武汉大学计算机学院，硕士学位，研究方向为图数据挖掘，现任职于小米商业算法部，从事应用商店广告推荐的研究和开发。是2019年和2020年腾讯广告算法大赛的冠军，从2018年至2020年多次参加国内外算法竞赛，共获得五次冠军和五次亚军。
刘鹏
2016年本科毕业于武汉大学数学基地班，保研至中国科学技术大学自动化系，硕士期间研究方向为复杂网络与机器学习，2018年起多次获得机器学习相关竞赛奖项，2019年至今就职于华为技术有限公司，任算法工程师。
钱乾
本科就读于美国佐治亚理工大学，研究方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，现就职于数程科技，工作方向为物流领域的智能算法应用，任大数据技术负责人。
主编推荐:
深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解；
《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！
1.多年实战经验汇集
作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。
2.基本理论与竞赛技巧结合
本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。
3.众多竞赛选手参与
结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。
4.提供完整数据与代码
本书将会开源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。
媒体评论:
近年来，算法竞赛燃起了大学生对机器学习实践的热情，是初步培养解决问题这一能力的重要途径。本书以此领域为背景，力求帮大家建立起面对问题时的思考与建模框架，非常值得每个机器学习实践者深入学习体会。
——刘鹏，《计算广告》作者，科大讯飞副总裁
纵观全书，作者先以常见的竞赛场景为引导，给出了采用机器学习解决实际问题的几个主要过程，即问题建模、数据探索、特征工程、模型训练和模型融合，并分别列举了这个过程中的主要难点要点、通用思路和解决方法。接着以实际的竞赛题目为抓手，详细阐述了如何通过问题剖析、数据治理、融合探索等方法论，使相关算法在题目中逐步发挥重要作用。从理论到实践形成闭环的本书，对读者来说无疑是一份详尽的学习和参考资料。
——仇睿恒，小米集团业务中台部总经理
近几年随着机器学习在业界的大规模应用，算法竞赛也日趋火爆，参加算法竞赛对于在校生和机器学习领域的从业者来说是提高实战能力，增强技术交流的好机会。本书的出版恰逢其时，不仅详细介绍了机器学习算法竞赛的实战流程，还结合多个应用方向，引导读者不断优化方案，在竞赛中快速积累机器学习实战经验，是一本理论联系实践的好书。
——王喆，Roku推荐系统架构负责人，《深度学习推荐系统》作者
机器学习，说到底，是门实践的学问，最终要在工程和应用中得到检验——学得好不好，关键得看用得好不好。很多课堂上的学霸，谈起理论头头是道，可真碰上实际问题，就成了学渣，没过几招就败下阵来。如何才能快速提高，变身实战达人？教科书里的简化例子恐怕帮助不大，而在各类机器学习比赛里“练兵”可以说合适不过了。参加比赛，什么关键？一是感觉，二是经验。万事开头难，事情往往就卡在感觉和经验的“冷启动”上。在这本书里，“比赛达人”们会通过详细讲解实际案例，手把手地将各种流程、套路、技巧和策略传授给你，让你尽快找到感觉和自信，掌握解决常见问题时直接可以“复用”的
...
内容简介:
本书系统介绍竞赛的图书，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。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TalkingData AdTracking 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。
本书适合对人工智能相关算法岗位的人阅读。
目录:
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
1．1．1Kaggle
1．1．2天池
1．1．3DF
1．1．4DC
1．1．5Kesci
1．1．6JDATA
1．1．7企业网站
1．2竞赛流程
1．2．1问题建模
1．2．2数据探索
1．2．3特征工程
1．2．4模型训练
……
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