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写在KDDCUP即将结束之际

2012/6/1镜像同步13 回复

本想写一篇长点的文章。。。。结果没空所以是个abstract。。。。详细的估计要等好几个月后 1. 搞的一团糟只有三种情况：队友傻逼或自己傻逼，或都是傻逼。在这种情况下，高素质的队友必不可少（如果连机器学习的基本概念都没有的，这种队友趁早扔开。为了防止队友太强势，还是一人做一个Model最好，井水不犯河水，最后bagging还能提高效果。 2.年轻人得多读书，多看报。比如近几年的SIGIR，WWW，WSDM，SIGKDD，还是要看看的，看看其他人在干啥。蒙头瞎做就是坑队友。当然还有一种情况，就是被paper坑，比如我遭遇的被WWW-10的Jure大神的paper坑，这个是自己傻逼，没的救。这个对于paper都没读过的人来说，可以忽略。 2.5 年轻人要勤奋。这次认识了一个非常年轻的fresh PhD朋友（肯定不是敝校的），他最后是前50的样子。我们经常4am或者5am讨论一些比较诡异的pattern （有些无法理解的pattern居然最后在社会学里都找到了落脚点！）当然他比我勤奋多了，我是跑到社会学里看‘哦，对，这个是实际存在的规律。’而他把这些变成了code。所以我这种懒人活该比别人差。 3. 得多交流，和全世界人民都交流交流，看看他们Model效果怎么样。闭门造车那是隔壁他金三胖做的事，不是智商正常的人该干的。不要说什么找不到colleague啥的，换句话说，那是纯粹的懒。 4. 关于学校，，，，我知道的是台大，UCI之类的学校，都有一门Practical Data Mining的课，就是专门做KDDCUP等比赛。当然台大非常强势，今年那门课的Prof是连续三届的KDDCUP冠军，Caltech毕业，和libsvm的作者，那个四十多岁的IEEE Fellow带的学生。今年的第一——undergrads，本科生，是台大的还是上交的，目前搞不大清楚，反正就是这样了。当然非常感谢敝校张教授临时让我用了几天工作站，一个人吃了40GB内存，顺便感谢贵实验室的兄弟姐妹，我和cc最后几天通宵找latent topic num的时候干扰到你们的正常生活。 5. 结论：这次是第一次接触real data的data mining，全当攒经验了。最后和余同学在最后一周做到一百出头，一度到90名，觉得这样也马马虎虎了。明年应该就会更有经验一些，不会像今年一样踩着三个月的狗屎走来。附：结果出来了。。。上交第一，上交去年第三。。。。明年有机会找几个靠谱的队友，看能不能从今年的TOP 25%做到TOP 10% 顺便给我的窝打个小广告，嗯，欢迎访问www.antinucleon.com，但这几个月是不会有啥更新的。。。。因为没空、、、

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