大数据比赛-综述

虽然只参与了几个小型的数据比赛，成绩也十分惨淡，但还是有一些小小收获记录下来以便查阅。

1、比赛流程：

问题分析-》样本处理-》特征抽取-》模型选择/实现-》调参测试-》提交

当然，与软件工程相同，比赛的过程也是迭代进行的，每次提交之后可能就要重新走一遍流程以发现改进点。

以目前浅薄的经验来看，最重要的步骤是特征抽取、模型选择与调参，之后会进行详细介绍

2、注意事项：

1》戒骄戒躁：一两次提交、甚至一两次比赛的结果都不要看的太重，关键是从中学会解决该类问题的基本方法，发现自己的弱点和不足。

2》沟通交流：最好能有固定的队伍、广泛的交流圈子，很多时候困扰你的问题别人一两句话就能让你走出误区。

3》确定目标：如果你志在奖金或者排名那就不要拘泥于模型的实现，要综合考虑问题的各个方面，针对具体问题需要考虑不同的解决方案，如果你是抱着学习的目的来的，那就要多尝试、多实践，多整理，充分的体会各种不同模型的区别，理解机器学习解决问题的基本方法。