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摘要
本视频是人工智能核心论文作者讲解的Kaggle竞赛入门课程的第二课，主要讲解了如何利用经济金融案例进行实战，重点分析了房价与股市预测问题。视频详细介绍了如何处理高维数据，以及如何将非标准数据转化为高维数据进行分析。通过两个案例，作者深入浅出地讲解了特征工程、模型选择与优化、集成学习等关键概念，并分享了Kaggle竞赛的实战技巧。
亮点
- 🏠 房价预测案例：讲解了如何将房屋的各种信息（面积、地段、环境等）转化为高维数据，并利用回归模型预测房价。#房价预测 #高维数据 #回归模型
- 📈 股市预测案例：介绍了如何将股票数据（开盘价、收盘价、交易量等）转化为高维数据，并利用时间序列分析预测股票价格。#股市预测 #时间序列 #量化交易
- 📊 特征工程：详细讲解了特征工程的重要性，包括数据清洗、缺失值处理、类别变量编码（One-Hot Encoding）以及数值变量标准化等。#特征工程 #数据清洗 #标准化
- 🤖 模型选择与优化：介绍了线性回归、决策树、集成学习等常用模型，并重点讲解了集成学习中的Bagging、Boosting以及XGBoost等方法。#模型选择 #集成学习 #XGBoost
- 🏆 Kaggle实战技巧：分享了Kaggle竞赛的实战技巧，包括数据预处理、模型选择与优化、交叉验证以及结果提交等。#Kaggle #竞赛技巧 #交叉验证