kaggle博客

数据挖掘完整流程
机器学习基础与实践(一)----数据清洗
10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)
http://blog.jobbole.com/92021/

机器学习scikit-learn(一)

郎大伟 remap
http://langdawei.com/page/5/
每个人平等地分享和获取知识.
http://www.cnblogs.com/zhao441354231/p/6056914.html

kaggle入门(python数据处理)

韩小阳 机器学习
http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143

kaggle入门-开发者自述:我是如何从 0 到 1 走进 Kaggle 的(重要,房价)
http://mt.sohu.com/it/d20170524/143064983_114877.shtml

Kaggle房价预测:随机森林方法

Kaggle热门 | 用一个框架解决所有机器学习难题
http://www.sohu.com/a/107840312_257813

循序渐进提升Kaggle竞赛模型精确度,以美国好事达保险公司理赔为例
http://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1497938918&ver=1&signature=1uXwJyumMVyCQDBYTCFNWHd2vYYfpIQStOzPdz-vsfDlH5rbk0RlFejafQPMry7sNVdcVqABv7EWVHS8pljjPpFWp3ZPWF632cDOTwDUEwvq5pfbdTqEYfBUa5rwtCZu6PEnbUb4lz2TuaLE-7ztM3hC*TlsURPcA1qEiF1oYcQ=

数据清洗过程

详解Kaggle房价预测竞赛优胜方案:用Python进行全面数据探索

Kaggle房价预测:随机森林方法

kaggle titianc
https://sanwen8.cn/p/637WoVF.html

客户满意度 暴力清洗
http://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/70207416

kaggle数据挖掘——以Titanic为例介绍处理数据大致步骤

预测移动用户人口属性的Kaggle竞赛作品解析
http://www.infoq.com/cn/articles/predict-mobile-users-Kaggle-contest

2016 CCF大数据与计算智能大赛的开源资料整理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24877060

模型集成

【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享

NLP

http://dy.163.com/v2/article/detail/CNROG9AB0511ABV6.html

《Python 机器学习及实践--从零开始通往kaggle竞赛之路》笔记

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