diff --git a/竞赛优胜技巧/.ipynb_checkpoints/Feature Engineering Techniques-checkpoint.ipynb b/竞赛优胜技巧/.ipynb_checkpoints/Feature Engineering Techniques-checkpoint.ipynb
index f78b3b7..fbcb05b 100644
--- a/竞赛优胜技巧/.ipynb_checkpoints/Feature Engineering Techniques-checkpoint.ipynb	
+++ b/竞赛优胜技巧/.ipynb_checkpoints/Feature Engineering Techniques-checkpoint.ipynb	
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    "id": "5eb53e03",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 关于编码\n",
+    "### 关于编码\n",
     "在执行编码时，最好训练和测试集一起编码，如下所示"
    ]
   },
@@ -43,7 +43,7 @@
    "id": "83412ecb",
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    "source": [
-    "## NAN值加工\n",
+    "### NAN值加工\n",
     "如果将np.nan给LGBM，那么在每个树节点分裂时，它会分裂非 NAN 值，然后将所有 NAN 发送到左节点或右节点，这取决于什么是最好的。\n",
     "\n",
     "因此，NAN 在每个节点都得到特殊处理，并且可能会变得过拟合。\n",
@@ -74,7 +74,7 @@
    "id": "31c076fc",
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    "source": [
-    "## 标签编码/因式分解/内存减少\n",
+    "### 标签编码/因式分解/内存减少\n",
     "标签编码（分解）将（字符串、类别、对象）列转换为整数。类似get_dummies，不同点在于如果有几十个取值，如果用pd.get_dummies()则会得到好几十列，增加了数据的稀疏性"
    ]
   },
@@ -246,7 +246,7 @@
    "id": "f72a6efa",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 分类特征\n",
+    "### 分类特征\n",
     "对于分类变量，可以选择告诉 LGBM 它们是分类的（但内存会增加），或者可以告诉 LGBM 将其视为数字（首先需要对其进行标签编码）"
    ]
   },
@@ -283,7 +283,7 @@
    "id": "ba369f7a",
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    "source": [
-    "## Splitting\n",
+    "### Splitting\n",
     "可以通过拆分将单个（字符串或数字）列分成两列。\n",
     "\n",
     "例如，id_30诸如\"Mac OS X 10_9_5\"之类的字符串列可以拆分为操作系统\"Mac OS X\"和版本\"10_9_5\"。或者例如数字\"1230.45\"可以拆分为元\" 1230\"和分\"45\"。LGBM 无法单独看到这些片段，需要将它们拆分。"
@@ -294,7 +294,7 @@
    "id": "6512d8e2",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 组合/转化/交互\n",
+    "### 组合/转化/交互\n",
     "两个（字符串或数字）列可以合并为一列。例如card1，card2可以成为一个新列"
    ]
   },
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    "id": "a8ab1bcb",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 频率编码\n",
+    "### 频率编码\n",
     "频率编码是一种强大的技术，它允许 LGBM 查看列值是罕见的还是常见的。例如，如果您希望 LGBM“查看”哪些颜色不常使用，请尝试"
    ]
   },
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    "id": "7986b33c",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 聚合/组统计\n",
+    "### 聚合/组统计\n",
     "为 LGBM 提供组统计数据允许 LGBM 确定某个值对于特定组是常见的还是罕见的。\n",
     "\n",
     "可以通过为 pandas 提供 3 个变量来计算组统计数据。你给它组、感兴趣的变量和统计类型。例如"
@@ -529,7 +529,7 @@
    "id": "790eb030",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 标准化\n",
+    "### 标准化\n",
     "可以针对自己对列进行标准化。例如"
    ]
   },
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    "id": "da699903",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 离群值去除/平滑\n",
+    "### 离群值去除/平滑\n",
     "通常，你希望从数据中删除异常，因为它们会混淆你的模型。然而，在风控等比赛中，我们想要发现异常，所以要谨慎使用平滑技术。\n",
     "\n",
     "这些方法背后的想法是确定和删除不常见的值。例如，通过使用变量的频率编码，你可以删除所有出现小于 0.1% 的值，方法是将它们替换为 -9999 之类的新值（请注意，您应该使用与 NAN 使用的值不同的值）。"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "19087e59",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
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