Kaggle大師教您用Python玩資料科學，比賽拿獎金

章節說明:第1章｜了解Kaggle
1.1 何謂Kaggle
1.2 於Kaggle使用的機器學習
1.3 建立Kaggle的帳號
1.4 Competitions 頁面的概要
1.5 不需另行建置環境的「Notebooks」的使用方法

第2章｜著手進行Titanic
2.1 先submit ！試著寫進順位表
2.2 掌握全貌！了解submit之前的處理流程
2.3 找出下一步！試著進行探索式資料分析
2.4 在此拉開差距！基於假設建立新的特徵值
2.5 決策樹是最強的演算法？試著使用各種機器學習演算法
2.6 機器學習演算法的心情？試著調整超參數
2.7 在submit 之前！了解「Cross Validation」的重要性
2.8 「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮！」體驗集成學習

第3章｜往Titanic的下個階段前進
3.1 操作多個表格
3.2 操作影像資料
3.3 操作文字資料

第4章｜為了進一步學習
4.1 挑選競賽的方法
4.2 初學者適用的參賽方式
4.3 可選擇的分析環境
4.4 值得參考的資料、文獻、連結
4.5 第4 章總結

附錄A｜範例程式碼詳細解說

章節說明:第1章｜了解Kaggle
1.1 何謂Kaggle
1.2 於Kaggle使用的機器學習
1.3 建立Kaggle的帳號
1.4 Competitions 頁面的概要
1.5 不需另行建置環境的「Notebooks」的使用方法

第2章｜著手進行Titanic
2.1 先submit ！試著寫進順位表
2.2 掌握全貌！了解submit之前的處理流程
2.3 找出下一步！試著進行探索式資料分析
2.4 在此拉開差距！基於假設建立新的特徵值
2.5 決策樹是最強的演算法？試著使用各種機器學習演算法
2.6 機器學習演算法的心情？試著調整超參數
2.7 在submit 之前！了解「Cross Validation」的重要性
2.8 「三個臭皮匠，...