目前ML比赛的成绩
1.[光伏发电预测比赛](https://www.datafountain.cn/competitions/303/details/rank?sch=1331&page=1&type=A)，801个队伍参赛
初赛A榜 22名 B榜44名
2.[游戏玩家付费金额预测大赛](http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E6%B8%B8%E6%88%8F%E7%8E%A9%E5%AE%B6%E4%BB%98%E8%B4%B9%E9%87%91%E9%A2%9D%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%A4%A7%E8%B5%9B_%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E4%BF%A1%E6%81%AF.html) 1442个队伍参赛
初赛A榜 20名 B榜25名
最详细的机器学习教程
https://mp.weixin.qq.com/s/PKjre0F1jHO7knAPE-yZ_A
博客收集
https://antkillerfarm.github.io/
https://www.cnblogs.com/jasonfreak/
kaggle 融合 导论
https://www.pyimagesearch.com/
github 常用操作
w3c git_guide
我的git常用命令
廖雪峰 github教程
文档
git - 简明指南 中文
catboost python 教程
catboost 文档
catboost 调参实战
catboost pyhton tutorial
kearas 中文文档
比赛经验
https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/53995369
机器学习
入门项目收集 比赛项目收集
1.数据清洗项目
2.葡萄酒项目
3.apachenCN
4.feature-engineering-book
5.O2O-Coupon-Usage-Forecast 第一名赛题链接
6.Home Credit Default Risk Competition 非常详细的入门教程notebook
7.2018-KDD-Cup-Top1-Solutions
8.某大佬，天池大数据竞赛的代码
9.Tencent2018_Lookalike_Rank7th
10.Tencent2018_Lookalike
11.kaggle competition
12.JDATA第七名代码
13.国家电投叶片开裂故障预警
14.[腾讯相似人群]https://github.com/keyunluo/Tencent2018_Lookalike_Rank10th
15.Data Fountain光伏发电量预测 Top1 开源分享
16.Tensorflow seq2seq Implementation of Text Summarization.
2018腾讯算法大赛
rank 3:
https://github.com/DiligentPanda/Tencent_Ads_Algo_2018s
rank 4 :
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42089584
rank6: 渣大
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38443751
https://github.com/nzc/tencent-contest
rank 7: 郭大，郭雅达
https://github.com/guoday/Tencent2018_Lookalike_Rank7th
rank 9:
https://github.com/ouwenjie03/tencent-ad-game
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38499275
rank 11:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38034501
https://github.com/liupengsay/2018-Tencent-social-advertising-algorithm-contest/tree/master/%E5%84%BF%E9%A1%BB%E6%88%90%E5%90%8D%E9%85%92%E9%A1%BB%E9%86%89_v2
rank19:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38628579
其他：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38258913
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40479648
Ti-one:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/39486410
NNFM 杨毅同学
FM， FFM，DeepFM介绍
FFM
队伍成员，以及大佬的的的github
@jlinbb
@Troysps
@植物大佬 国内多次 data competition 前十
代码案例
1.Feature-engineering
2.ML-examples
3.predict-next-purchase
4.Feature_Engineering_and_XGBoost_Parameter_Tuning
5.目标检测代码案例基于caffe
JAVA JVAWEB教程
https://github.com/shekhargulati/java8-the-missing-tutorial
https://github.com/winterbe/java8-tutorial
https://github.com/subaochen/java-tutorial
https://github.com/ityouknow/spring-boot-examples
https://github.com/roncoo/spring-boot-demo
https://github.com/byhieg/JavaTutorial
https://github.com/aofeng/JavaTutorial
https://github.com/Hackergeek/JavaWebBase
https://github.com/in28minutes/JavaWebApplicationStepByStep
教程
1.automated-feature-engineering
2.apachecn
3.MachineLearning常见算法的代码实现和学习
4.tensorflow-DeepFM
5.learn python
6.Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
7.featuretools
数据竞赛入口 最全入口
- Kaggle
- 阿里天池
- DataFountain
- 赛氪
- DC
- 百恩
- 京东数据
- 滴滴算法
- CCF大数据与计算智能比赛
- **中文信息学会-机器阅读比赛
- 腾讯广告算法大赛
- soda
- soda-shanghai
- 数据嗨客
- ccf机器学习比赛
- xlab大数据比赛
- 大数据研究中心
- datacastle
- kdd-cup
- 高校云应用
- HUAWEI软件精英挑战赛
- 科赛
- 泰迪杯
自己搭建vpn梯子 vpn梯子教程
ss账号资源地址
ss客户端下载地址 http://shadowsocks.org/en/download/clients.html
下载赛风3的网站
free mooc 10个
https://alison.com/
https://mooec.com/courses/elementary-english-course
https://www.futurelearn.com/
https://www.fluentu.com/blog/english/go/edx/edx-free-online-courses/
https://www.udemy.com/
https://www.openlearning.com/
https://www.canvas.net/
https://www.coursera.org/
http://www.theweu.com/
http://www.saylor.org/
破解版百度下载器
特征工程的常见方法
特征工程特征工程中常见的方法
【持续更新】机器学习特征工程实用技巧大全
Feature Engineering - Getting most out of data for predictive models - TDC 2017
Feature Engineering
模型估计
http://d0evi1.com/sklearn/model_evaluation/
比赛经验
一个超棒的翻译器：pdf-->word 英文转中文
google检索数据集 用于机器学习
https://toolbox.google.com/datasetsearch
常见的协议
简单宽松的协议
MIT协议相对宽松但还是抓住了要点的。此协议允许别人以任何方式使用你的代码同时署名原作者，但原作者不承担代码使用后的风险，当然也没有技术支持的义务。jQuery和Rails就是MIT协议。
考虑有专利的情况，如果你的作品中涉及到专利相关。
Apache协议也是个相对宽松与MIT类似的协议，但它简单指明了作品归属者对用户专利上的一些授权（我的理解是软件作品中含有专利，但它授权你可以免费使用）。Apache服务器，SVN还有NuGet等是使用的Apache协议。
GPL（V2或V3）是一种版本自由的协议（可以参照copy right来理解，后者是版本保留，那copyleft便是版权自由，或者无版权，但无版权不代表你可以不遵守软件中声明的协议）。此协议要求代码分发者或者以此代码为基础开发出来的衍生作品需要以同样的协议来发布。此协议的版本3与版本2相近，只是多3中加了条对于不支持修改后代码运行的硬件的限制（没太明白此句话的内涵）。