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7次KDD Cup&Kaggle冠军的经验分享:从多领域优化到AutoML框架

反馈快速,竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式,从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验,对于多领域建模优化,AutoML技术框架,以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解思路。 1 背景与简介 反馈快速、竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式。从若干行业核心问题中抽象出的算法比赛题目具有很强的实际意义,而比赛的实时积分榜促使参加者不断改进,以试图超越当前的最佳实践,而且获胜方案对于工业界与学术界也有很强的推动作用,例如KDD Cup比赛产出的Field-Aware Factorization Machine(FFM)算法<sup>[1]</sup>、ImageNet比赛产出的ResNet模型<sup>[2]</sup>在业界都有着广泛的应用。 美团到店广告质量预估团队在美团内部算法大赛MDD Cup中获得了第一名,受大赛组委会的邀请,希望分享一些比较通用的比赛经验。本文是笔者7次...

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