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机器学习竞赛实战_优胜解决方案/特征工程建模/README.md

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+### 难度由上至下递增
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+  - 相关信息：逻辑回归、分类任务、预测0/1
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+  - 相关信息：xgboost、细粒度处理、冠军方案
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+  - 相关信息：时间分片、特征交叉、预测道路通行时间
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+  - 相关信息：模型流程、多模型比较及可视化、预测得分
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+  - 相关信息：待补充
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+  - 相关信息：RNN网络、时间序数据、冠军方案
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+  - 相关信息：银行违约、寻找疾病原因及解释、模型解释工具
+- <a href='https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying/tree/master/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E6%88%98_%E4%BC%98%E8%83%9C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%96%B9%E6%B3%95'>常用特征构建方法（含数据集）</a>
+  - 相关信息：图像、文本及数据特征的处理方法
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+最后两个为技能补充。
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