数据挖掘竞赛实战：方法与案例

定　价：¥99.00

作　者：	许可乐
出版社：	清华大学出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787302658467	出版时间：	2024-05-01	包装：	平装-胶订
开本：	16开	页数：		字数：

内容简介

　　本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码。本书适合数据挖掘竞赛爱好者、人工智能相关专业在校大学生、人工智能方向从业人员及对人工智能感兴趣的读者阅读。

作者简介

　　许可乐毕业于法国巴黎六大，目前任教于国防科技大学计算机学院，入选湖湘青年英才人才计划，Kaggle Grandmaster。长期从事智能模型开发与迭代研究。主持或参与自然科学基金、重点研发、国防科技创新特区等相关项目十余项，获军队科技进步奖一项，担任某重大工程项目副总设计师。在面向复杂开放环境的智能模型算法、支持OODA决策的深度强化学习方法等领域取得一系列原创性的成果，所提出算法在包括ACM KDD Cup 等国际人工智能和数据挖掘竞赛中获奖40余项，部分已经国防关键领域得到实践检验。在相关智能领域的公认的会议和期刊发表论文80余篇，相关论文被引用1700余次。现任中国自动化学会混合智能专委会委员、中国计算机学会语音对话与听觉专委会执行委员，欧盟/英国科研基金评审专家，担任AAAI等10余个国际顶级会议程序委员，担任20余个国际期刊审稿人，获CCF BDCI优秀指导老师奖。

图书目录

第1章数据挖掘竞赛介绍 1
1.1 数据挖掘竞赛的发展 1
1.2 数据挖掘竞赛的意义 4
1.3　竞赛平台介绍 5
1.4 各种竞赛的特点 8
1.5 竞赛常用工具 9
第2章结构化数据：理论篇 13
2.1 探索性数据分析 13
2.2 数据预处理 18
2.2.1 缺失值 18
2.2.2 异常值 20
2.2.3 内存优化 21
2.3 特征构造 23
2.3.1 时间特征 23
2.3.2 单变量特征 25
2.3.3 组合特征 27
2.3.4 降维/聚类特征 28
2.3.5 目标值相关特征 30
2.3.6 拼表特征 33
2.3.7 时序特征 39
2.4 特征筛选 41
2.4.1 冗余特征过滤 41
2.4.2 无效/低效特征过滤 42
2.4.3 过拟合特征过滤 45
2.5 模型 49
2.5.1 结构化数据常用模型 49
2.5.2 模型超参数优化 55
2.5.3 线下验证 58
2.6 集成学习 62
2.6.1 投票法 62
2.6.2 平均法 63
2.6.3 加权平均法 64
2.6.4 Stacking 66
2.6.5 Blending 67
第3章结构化数据：实战篇 70
3.1 赛题概览 70
3.2 数据探索 71
3.2.1 标签分布 71
3.2.2 缺失值 72
3.2.3 异常值 73
3.2.4 相关性 73
3.3 优秀方案解读 74
3.3.1 特征工程 75
3.3.2 模型 77
3.3.3 集成学习 80
第4章自然语言处理：理论篇 82
4.1 探索性数据分析 84
4.1.1 文本词数统计 84
4.1.2 高频词统计 85
4.2 数据预处理 86
4.3 数据增强 88
4.3.1 同义词替换 88
4.3.2 回译 89
4.3.3 文本生成 89
4.3.4 元伪标签 90
4.4 模型 91
4.4.1 NLP竞赛的万金油—BERT 91
4.4.2 常用模型backbone及其特点 93
4.4.3 设计BERT类模型的输入 95
4.4.4 设计BERT类模型的neck 98
4.4.5　设计BERT类模型的输出 100
4.5 模型集成 103
4.6 训练技巧 103
4.6.1 动态验证 104
4.6.2 分层学习率 106
4.6.3 对抗训练 108
4.6.4 使用特殊词处理复杂信息 111
4.6.5 任务内掩码语言建模 113
4.6.6 多样本dropout 114
4.6.7 模型权重初始化 116
4.6.8 动态填充 117
4.6.9 根据文本词数顺序推理 118
4.6.10 梯度检查点 119
4.6.11 拓展模型输入长度限制 120
第5章自然语言处理：实战篇 121
5.1 赛题背景 121
5.2 数据介绍 122
5.3 评价指标 123
5.4 冠军方案 124
5.4.1　解码网络 125
5.4.2 特征抽取网络 127
5.4.3 掩码预训练 127
5.4.4 训练技巧 128
5.4.5 模型集成 131
第6章计算机视觉（图像）：理论篇 134
6.1 通用流程 135
6.1.1 数据预处理 135
6.1.2 数据增强 136
6.1.3 预训练 141
6.1.4 模型 142
6.1.5 损失函数 143
6.1.6 集成学习 143
6.1.7 通用技巧 143
6.2 分类任务 147
6.2.1 任务介绍及常用模型 147
6.2.2 损失函数 148
6.2.3 常用技巧 149
6.3 分割任务 150
6.3.1 任务介绍及常用模型 150
6.3.2 损失函数 151
6.3.3 常用技巧 152
6.4 检测任务 154
6.4.1 任务介绍及常用模型 154
6.4.2 损失函数 155
6.4.3 常用技巧 161
第7章计算机视觉（图像）：实战篇 165
7.1 竞赛介绍 165
7.2 数据探索 166
7.2.1 数据基本情况 167
7.2.2 类型分布 167
7.2.3 图像分布 168
7.2.4 标注分布 170
7.3 优秀方案解读 170
7.3.1 检测部分 171
7.3.2 分割部分 175
7.4 更多方案 180
第8章计算机视觉（视频）：理论篇 182
8.1 视频数据与图像数据的区别 182
8.2 常用模型 185
8.3 预训练数据集 188
8.4 任务介绍 189
第9章计算机视觉（视频）：实战篇 192
9.1 赛题背景 192
9.2 数据介绍和评价指标 192
9.3 冠军方案 193
第10章强化学习：理论篇 200
10.1 智能体设计 201
10.1.1 观测输入设计 201
10.1.2 收益设计 204
10.1.3 动作设计 205
10.2 模型设计 206
10.3　算法设计 207
10.3.1 强化学习算法 207
10.3.2 超参数调节 208
10.3.3 训练技巧 210
10.3.4 算法性能评估 211
第11章强化学习：实战篇 212
11.1 赛题任务 212
11.2 环境介绍 213
11.3 评价指标 213
11.4 冠军方案 214