七月Kaggle实战班

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七月KAGGLE实战班
├─july七月Kaggle
│ 1.管窥算法.zip
│ 10.概率分治和机器学习.mp4
│ 2.字符串.zip
│ 3.数组.zip
│ 4.树.mp4
│ 5.链表递归栈.mp4
│ 6.查找排序.mp4
│ 7.图论（上）.mp4
│ 8.图论下.mp4
│ 9.贪心法和动态规划.mp4
│ julyedu.com 解压密码
│
└─七月kaggle
│ 1.机器学习解决问题综述课.mp4
│ 第03课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第04课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第05课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第06课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第07课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第08课_kaggle案例实战班.mp4
│ 第二节.mp4
│
├─代码
│ ├─lecture01
│ │ │ blending.py
│ │ │ cs228-python-tutorial.ipynb
│ │ │ Feature_engineering_and_model_tuning.zip
│ │ │
│ │ └─Feature_engineering_and_model_tuning
│ │ ├─Feature-engineering_and_Parameter_Tuning_XGBoost
│ │ │ │ Feature Engineering.ipynb
│ │ │ │ Test.csv
│ │ │ │ test_modified.csv
│ │ │ │ Train.csv
│ │ │ │ train_modified.csv
│ │ │ │ XGBoost models tuning.ipynb
│ │ │ │
│ │ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ │ Feature Engineering-checkpoint.ipynb
│ │ │ XGBoost models tuning-checkpoint.ipynb
│ │ │
│ │ ├─Kaggle-Bicycle-Example
│ │ │ │ Kaggle_Bicycle_Example.ipynb
│ │ │ │ kaggle_bike_competition_train.csv
│ │ │ │
│ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ Kaggle_Bicycle_Example-checkpoint.ipynb
│ │ │ │
│ │ │ └─Kaggle_Bicycle_Example_files
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_34_0.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_42_0.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_43_0.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_44_0.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_45_0.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_46_1.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_47_1.png
│ │ │ Kaggle_Bicycle_Example_49_1.png
│ │ │
│ │ └─Kaggle_Titanic
│ │ │ test.csv
│ │ │ Titanic.ipynb
│ │ │ train.csv
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ Titanic-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─lecture02
│ │ ├─house price
│ │ │ │ data_description.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─input
│ │ │ │ sample_submission.csv
│ │ │ │ test.csv
│ │ │ │ train.csv
│ │ │ │
│ │ │ ├─notebook
│ │ │ │ │ house_price.html
│ │ │ │ │ house_price.ipynb
│ │ │ │ │ house_price_advanced.html
│ │ │ │ │ house_price_advanced.ipynb
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ house_price-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ house_price_advanced-checkpoint.ipynb
│ │ │ │
│ │ │ └─_ipynb_checkpoints
│ │ └─news stock
│ │ ├─input
│ │ │ Combined_News_DJIA.csv
│ │ │ DJIA_table.csv
│ │ │ RedditNews.csv
│ │ │
│ │ ├─notebook
│ │ │ │ news_stock.html
│ │ │ │ news_stock.ipynb
│ │ │ │
│ │ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ │ news_stock-checkpoint.ipynb
│ │ │
│ │ └─_ipynb_checkpoints
│ ├─lecture03
│ │ avazu-CTR-Prediction-LR.zip
│ │ feature.search
│ │ feature.search_ads
│ │ feature_map.search_ads
│ │ generate_train_feature_mapper.py
│ │ generate_train_feature_reducer.py
│ │ kaggle-avazu-rank1.zip
│ │ kaggle-avazu-rank2.zip
│ │ search_ads_feature.sample
│ │ search_click_data.sample
│ │ Spark-Criteo-CTR-Prediction.ipynb
│ │ xgb_ads.conf
│ │
│ ├─lecture04
│ │ ├─input数据太大。就不传了。自己下载吧~ - 老师留
│ │ └─notebook
│ │ │ news_stock.html
│ │ │ news_stock_advanced.html
│ │ │ search relevance.ipynb
│ │ │ search relevance_advanced.ipynb
│ │ │ search+relevance.html
│ │ │ search+relevance_advanced.html
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ search relevance-checkpoint.ipynb
│ │ search relevance_advanced-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─lecture05
│ │ energy_forecasting_notebooks.zip
│ │ subway_prediction_notebook.zip
│ │
│ ├─lecture06
│ │ │ cat_dog.html
│ │ │ char_rnn.html
│ │ │ image_search.html
│ │ │ Kaggle第06课：走起~深度学习.pdf
│ │ │ Kaggle第06课：走起~深度学习.pptx
│ │ │ news_stock_advanced.html
│ │ │ word_rnn.html
│ │ │
│ │ ├─img
│ │ │ chi_square.png
│ │ │ RGBHistogram.jpg
│ │ │
│ │ └─猫狗的数据
│ │ cats-vs-dogs.txt
│ │ sample_submission.csv
│ │ test.zip
│ │ train.zip
│ │
│ ├─lecture07
│ │ data.zip
│ │ Kaggle event recommendation competition.ipynb
│ │ kaggle-event-recommendation-rank1.zip
│ │ Rossmann_Store_Sales_competition.ipynb
│ │
│ └─lecture08
│ PPD_RiskControl_Competition.zip
│
└─课件
│ Kaggle第05课：能源预测与分配问题.pdf
│ Kaggle第06课：走起~深度学习.pdf
│ Kaggle第06课：走起~深度学习.pptx
│
├─lecture01
│ Kaggle第01课：机器学习算法、工具与流程概述.pdf
│ 分享的链接.txt
│
├─lecture02
│ Kaggle第02课：经济金融相关问题.pdf
│
├─lecture03
│ kaggle-2014-criteo.pdf
│ kaggle-avazu.pdf
│ predicting-clicks-facebook.pdf
│ 京东电商广告和推荐系统的机器学习系统实践.pdf
│ 从FM到FFM.pdf
│ 百度凤巢：DNN在凤巢CTR预估中的应用.pdf
│ 第3课--排序与CTR预估.pdf
│ 腾讯广点通：效果广告中的机器学习技术.pdf
│ 阿里妈妈：大数据下的广告排序技术及实践.pdf
│
├─lecture04
│ Kaggle第四课.pdf
│
├─lecture05
│ 第5课：能源预测与分配问题.pdf
│
├─lecture07
│ 第7课：推荐与销量预测相关问题.pdf
│
└─lecture08
第8课：金融风控问题.pdf
金融风控大赛解决方案.pdf

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