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本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。

大家好，我是Peter~ 本文是针对kaggle上一个真假新闻数据进行建模分析，文章主要内容： 文本数据解析 词云图绘制 文本词频和长度分析 语料库生成与分词 基于Keras的建模 原数据地址： ht

Kaggle 项目实战（教程）

最近一直在研究深度学习，每一种深度学习算法都让我感觉打开了新世界的大门。 没想到第一次在kaggle上随便参加了个简单比赛就取得了前5%的成绩，虽然只是一个简单的比赛，但是这个结果也让初学者的我非常开心。 目前我的模型的识别率是99.771%，爬到52名之后就往上爬不动了。如果…

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概述分类讲解机器学习算法原理，深度解析决策树、贝叶斯算法、逻辑回归、梯度下降、集成学习、k最近邻、支持向量机等，并给出Python实现源程序，同时分享以实战为导向的Kaggle进阶指南，将机器学习应用

能在 Kaggle 竞赛中取得金牌已经是一项挑战了，而成为 Kernel Grandmaster 甚至是可遇不可求。而近日，毕业于莫斯科国立大学的数据科学家Andrey Lukyanenko在一次竞赛中达成Kaggle金牌，并在Kernel Grandmaster排名全网第一。