返回信息流比赛报名链接 algo.qq.com/person/mobile/landingPage?from=dscc 推荐人 文超 电话 18515292931
做过很多比赛，jdata， mobike（biendata），jdd， 天池，df（国内），kaggle
传统数据挖掘的话，核心的步骤是（1）问题建模（2）特征挖掘，强特征的设计，以及小特征的堆积，（3）lightgbm，xgboost， catboost和DNN模型的模型融合
nlp分类的方案据我所知，传统的规则设计、文本挖掘、tfidf、doc2vec，fasttext，textcnn、textRCNN 、textRNN，han等网络，然后堆积融合就可以取得很好的名次。
CV分类的方案据我所知，各种图像增强（尤其是图像切割）、然后使用深层的高级网络，然后再融合就可以取得很好的名次
17年腾讯社交赛的CVR（广告转化预估）腾讯赛是数据挖掘比赛中我印象最深刻的比赛，我参加过的传统数据比赛中第一个不是以特征工程取胜的，而是靠模型取胜。第一名有有4个dl的model（PNN， FNN， deep&wide， deepFM），单模型效果就很爆表，融合了传统的树模型加FM，FFM模型，稳稳的第一。比赛分享众多，学习到很多思路和套路， 去年的奖金，报销还有offer都非常的痛快，
所以建议大家可以参加一波今年的比赛，可以学到很多数据挖掘和深度学习的套路，可以认识很多志同道合的朋友，可以收获大奖，offer或者是绿色通道，为简历增添亮彩。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #28584同步于 2018/3/20
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ML_DM机器人发帖
2018腾讯广告算法大赛，了解一下
x14500
2018/3/20镜像同步27 回复
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9 条回复
支持，哈哈，我觉得所有的数据科学爱好者都要与机器学习比赛谈一场完整的恋爱才算不留遗憾。大家有疑问就问楼主，他是个大神！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
【 在 x14500 的大作中提到: 】
: 比赛报名链接 algo.qq.com/person/mobile/landingPage?from=dscc 推荐人 文超 电话 18515292931
: 做过很多比赛，jdata， mobike（biendata），jdd， 天池，df（国内），kaggle
: 传统数据挖掘的话，核心的步骤是（1）问题建模（2）特征挖掘，强特征的设计，以及小特征的堆积，（3）lightgbm，xgboost， catboost和DNN模型的模型融合
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