# AAAMLP-CN

**Repository Path**: cimeth/AAAMLP-CN

## Basic Information

- **Project Name**: AAAMLP-CN
- **Description**: 解决几乎任何机器学习问题(中译版)
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 42
- **Forks**: 27
- **Created**: 2023-12-08
- **Last Updated**: 2025-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AAAMLP-CN
## 新特性
### 2023.10.25
 - 😎完成全部翻译
 - 📝计划对kaggle游乐园系列优秀解决方案代码进行解析
### 2023.09.07
 - ⚡修正部分已知文字错误和代码错误
 - 🤗添加[在线文档](https://ytzfhqs.github.io/AAAMLP-CN/)

## 简介
Abhishek Thakur，很多 kaggler 对他都非常熟悉，2017 年，他在 Linkedin 发表了一篇名为**Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem**的文章，介绍他建立的一个自动的机器学习框架，几乎可以解决任何机器学习问题，这篇文章曾火遍 Kaggle。

Abhishek 在 Kaggle 上的成就：

- Competitions Grandmaster（17 枚金牌，世界排名第 3）
- Kernels Expert （Kagglers 排名前 1％）
- Discussion Grandmaster（65 枚金牌，世界排名第 2）

目前，Abhishek 在挪威 boost 公司担任首席数据科学家的职位，这是一家专门从事会话人工智能的软件公司。

本文对**Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem**进行了**中文翻译**，由于本人水平有限，且未使用机器翻译，可能有部分言语不通顺或本土化程度不足，也请大家在阅读过程中多提供宝贵意见。另附上书籍原[项目地址](https://github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost)，**转载请一定标明出处！**

本项目**支持在线阅读**，方便您随时随地进行查阅。

因为有几章内容太过基础，所以未进行翻译，详细情况请参照书籍目录：

- **准备环境（已翻译）**
- **无监督和有监督学习（已翻译）**
- **交叉检验（已翻译）**
- **评估指标（已翻译）** -
- **组织机器学习（已翻译）**
- **处理分类变量（已翻译）**
- **特征工程（已翻译）**
- **特征选择（已翻译）**
- **超参数优化（已翻译）**
- **图像分类和分割方法（已翻译）**
- **文本分类或回归方法（已翻译）**
- **组合和堆叠方法（已翻译）**
- **可重复代码和模型方法（已翻译）**

我将会把完整的翻译版 `Markdown` 文件上传到 GitHub，以供大家免费下载和阅读。为了最佳的阅读体验，推荐使用 PDF 格式或是在线阅读进行查看

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