- Abhishek Thakur,很多kaggler对他都非常熟悉,2017年,他在 Linkedin 发表了一篇名为Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem的文章,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,这篇文章曾火遍 Kaggle。
- Abhishek在Kaggle上的成就:
- Competitions Grandmaster(17枚金牌,世界排名第3)
- Kernels Expert (Kagglers排名前1%)
- Discussion Grandmaster(65枚金牌,世界排名第2)
- 目前,Abhishek在挪威boost公司担任首席数据科学家的职位,这是一家专门从事会话人工智能的软件公司。
- 本文对Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem进行了中文翻译,由于本人水平有限,且未使用机器翻译,可能有部分言语不通顺或本土化程度不足,也请大家在阅读过程中多提供宝贵意见。另附上书籍原项目地址
- 因为有几章内容太过基础,所以未进行翻译,详细情况请参照书籍目录:
- 准备环境(未翻译)
- 无监督和有监督学习(未翻译)
- 交叉检验(已翻译)
- 评估指标(已翻译)
- 组织机器学习(已翻译)
- 处理分类变量(已翻译)
- 特征工程(已翻译)
- 特征选择(已翻译)
- 超参数优化(已翻译)
- 图像分类和分割方法(未翻译)
- 文本分类或回归方法(未翻译)
- 组合和堆叠方法(未翻译)
- 可重复代码和模型方法(未翻译)
- 我将会把翻译后
markdown
文件放在Github上,供大家免费下载,观看时建议使用PDF。若在阅读过程中发现错误,也欢迎大家提出issue或者PR协助我修改。 - 如果后续大家有需要可能会继续翻译未翻译的章节,如果对大家有帮助的话,请帮忙点个star,或者关注。
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Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem中译版,在线文档地址:https://ytzfhqs.github.io/AAAMLP-CN/
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