前言

本书目标

本书旨在给读者提供明确的数据挖掘竞赛方案实现流程，并对其中的关键细节进行讲解，除了提供必要的理论知识，还提供了即插即用的代码。通过阅读此书，读者将了解如何为一个数据挖掘竞赛设计方案，明确方案中的各种细节和具体实现方式，并了解如何对方案进行不断打磨和优化。本书还提供了一些具体的实战案例以帮助读者掌握并强化上述内容。数据挖掘竞赛提供了贴近真实场景的数据集，如果想通过实战的方式来学习数据挖掘的技术，本书是一个很好的选择。

同时本书也可以作为一本工具书，它提供了不同类型（包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉、视频理解、强化学习）场景下，从数据输入到获取最终结果全流程中的各种方法和技巧，这些实用方法和技巧能帮助读者在数据集方面获得显著的效果提升，它们不仅可以用在数据挖掘竞赛中，也可以用于科研以及实际的业务中。

读者对象

无论是想在数据挖掘竞赛中获得更好的成绩，还是提升数据挖掘的技能，抑或是希望在实际业务中提升模型效果，本书都将是一个很好的选择。本书适用的读者对象包括但不限于以下相关人员。

　数据挖掘竞赛爱好者。

　人工智能相关专业在校大学生。

　人工智能方向从业人员。

　对人工智能感兴趣的读者。

需要注意的是，由于篇幅限制，本书不会从零开始讲解数据挖掘中的知识点，尽管笔者尽可能地以由浅入深的方式讲述全书的内容，但是理想情况下，本书的预期读者应具备一定的机器学习、深度学习以及强化学习的基础，同时还应具备一定的Python使用经验。

如果读者对以下的内容有所了解，就表示大致具备了相应的基础。

　机器学习：能区分有监督学习和无监督学习，了解训练集、验证集、测试集三者的区别，以及过拟合的概念。

　深度学习：了解前向传播和反向传播、神经网络中常用的激活函数、随机梯度下降的基本原理。

　强化学习：了解马尔科夫性质的基本概念、决策环境和环境收益的基本概念、常用的强化学习算法，如DQN、A2C、PPO等。

　Python：了解如何在终端执行py文件、如何使用Jupyter Notebook进行交互式编写和运行代码，用过常见的与数据挖掘相关的Python包，如Numpy、pandas等。

本书聚焦如何根据实际的数据场景选择合适的技术，以及如何以更优的方式使用这些技术，以使得读者在具体的数据集上获得更好的结果，而不是花大量篇幅介绍这些技术的原理。例如，本书不会详细介绍梯度提升决策树的算法原理，而是重点讨论在什么场景下适合使用梯度提升决策树，梯度提升决策树的关键超参数有哪些，以及如何更加高效地对这些超参数进行调参等问题。

本书代码说明

书中的代码统一使用了区别于普通文本的字体，并通过阴影背景加以区分。代码中的关键信息通过注释或文本文字的方式进行描述。本书相关资源可通过封底二维码获取。

编写团队成员

本书由许可乐担任主编，除了负责第1～3章的撰写外，还组织了整个编写团队的工作。第4章由戴亨玮负责，第5章由王彦博和陈生共同完成。第6～9章由蔡晓晨负责，最后的第10～11章由黄世宇负责。

致谢

在本书的编撰过程中，有幸得到了许多朋友和同行的宝贵支持与帮助。

首先，特别要感谢何雨橙、高志锋、刘羽中、包梦蛟、方曦、闫括等人（排名不分先后），他们为本书提供了丰富的素材，并且参与了本书内容的审核工作，他们的专业贡献是本书完成不可或缺的一部分。此外，还要感谢清华大学出版社的王秋阳老师，王老师在整个出版过程中提供了专业的指导和建议。最后，感谢所有阅读本书的读者，你们的支持是我们最大的动力。希望本书能为你们提供价值，同时也期待能继续得到大家的建议和反馈。

勘误和支持

由于笔者水平有限，本书难免会有疏漏和不妥之处，恳请广大读者批评指正。

笔者