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数据挖掘，机器学习爱好者
关于交流的内容，我觉得主要有这三方面内容： 实现技术（各种平台，各种IDE的一些技术），基本知识原理（数理相关知识，一些经典算法原理， 机器学习一些基本思想等） 和 问题分析思路。
1，关于实现技术方面。一般而言，这涉及到个人的熟练度。如果新手，个人觉得直接书本或讲义或视频等形式，私下学习。 如果遇到一些细节上的问题，首先可以考虑网络搜索引擎寻找答案。如果三思后，觉得有必要问，则再考虑技术群里询问。另外，达人如果有兴趣，可以总结自己在这方面发现比较好的技术心得可以分享于群里。
2，基本知识原理方面。这方面，我个人觉得，这个是纯粹的个人知识学习方面。就我个人学术研究的经验是，运用。直白地讲，不是把原理知识搞懂，而是围绕你目的。在你解决问题时，发现需要哪一块知识后再针对性地学习。当然，你在解决问题时，清楚自己要做个什么，但不知道需要什么知识。比如，对一个小白来说，遇到一个问题，从N个样本里选择2个样本，有多少种选择方式。问题你很清楚，但不一定知道涉及到排列组合的知识。这种情况下，适合交流讨论。 另外，你确定需要某一方面知识，但是在自学的时候，就是看不懂。可以考虑，咨询看不懂的地方。另外，达人如果有兴趣，可以总结自己学到的某一块知识的心得，可以分享群里。
3，问题分析思路方面。一般而言，这个方面，在我看来还是很重要的。简单的例子，比如，某一场比赛，小江排名很靠前，我大体能够清楚，特征+模型+融合（多样化）。比如，某一场比赛，弃弃排名很靠前，我大体能够清楚，规则+规则+规则（而且是数学建模手段的）。意思就是说，每个人在一道问题面前，会有一些思维模式。这在学术论文中，也有较强的体现。有时候，你不看作者，只看论文，就能够清楚，这是谁的工作。所以，这一块，主要还是通过看他们的工作，多看一些，个人总结总结。另外，达人如果有兴趣，可以多表达表达对一些问题的想法，表达多了，多少会有借鉴。
PS：交流方式是为交流内容服务的。主要一点，需要创建一个爱分享的GROUP。
参加过CCF主办的，WID承办的一个大数据竞赛。
题中提到了交流方式，我个人比较喜欢的是在一个信息群里分享信息（这是针对团队内部而言），这样信息沟通比较快。也喜欢比较偏学术类的报告会，听听专家学者讲一讲大数据的技术动态，讲讲选手的优点和缺点。（针对赛方做的而言）。也喜欢听优秀选手对自己的项目做presentation，感觉很有帮助。
优秀选手的presentation 中科大的同学，比赛当时在MSRA实习 感觉很不错！
交流内容的话，从团队的角度考虑，肯定会是和赛题相关的，主要有计算机技术方面的问题和非计算机技术相关的问题了。从赛方的角度，更希望听到一些干货，听听大牛都在做什么，方向都有哪些，就这样。
放一张决赛时候梅宏院士的照片 图片引用自http://www.wid.org.cn/
其实，CCF这几年前前后后举办了好几届数据相关的竞赛，用的数据平台之前叫WID，今年改名了叫DF，DataFountain。在原有的团队上，重新组建的。今年举办的大赛，全称是2016 CCF大数据与计算智能大赛(Big Data & Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)，据说有11道赛题，国双、Admaster、搜狗、蚂蚁金服、驭势科技、国家电网、中国联通研究院、寰景信息、百卓网络、普开数据啥的都有。再给个地址吧，DF,CCF指定专业大数据竞赛平台，有兴趣的大神们可以组团了。
2016CCF大数据与计算智能大赛赛题讨论QQ群：
【1】监控场景下的行人精细化识别: 519582904
【2】Human or Robot?: 217722636
【3】基于视角的领域情感分析: 103253667
【4】生活大实惠：O2O优惠券使用预测: 514243634
【5】人群属性数据挖掘: 516278375
【6】自动驾驶场景中的交通标志识别: 376508386
【7】客户用电异常行为分析: 535272334
【8】客户画像: 536229838
【9】基于多源数据的青藏高原湖泊面积: 212355847
【10】农产品价格预测分析: 538764574
【11】依据用户轨迹的商户精准营销: 534030276
有竞赛需求、组队需求及大赛咨询需求的同学进群交流～
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关于交流的内容，我觉得主要有这三方面内容： 实现技术（各种平台，各种IDE的一些技术），基本知识原理（数理相关知识，一些经典算法原理， 机器学习一些基本思想等） 和 问题分析思路。
1，关于实现技术方面。一般而言，这涉及到个人的熟练度。如果新手，个人觉得直接书本或讲义或视频等形式，私下学习。 如果遇到一些细节上的问题，首先可以考虑网络搜索引擎寻找答案。如果三思后，觉得有必要问，则再考虑技术群里询问。另外，达人如果有兴趣，可以总结自己在这方面发现比较好的技术心得可以分享于群里。
2，基本知识原理方面。这方面，我个人觉得，这个是纯粹的个人知识学习方面。就我个人学术研究的经验是，运用。直白地讲，不是把原理知识搞懂，而是围绕你目的。在你解决问题时，发现需要哪一块知识后再针对性地学习。当然，你在解决问题时，清楚自己要做个什么，但不知道需要什么知识。比如，对一个小白来说，遇到一个问题，从N个样本里选择2个样本，有多少种选择方式。问题你很清楚，但不一定知道涉及到排列组合的知识。这种情况下，适合交流讨论。 另外，你确定需要某一方面知识，但是在自学的时候，就是看不懂。可以考虑，咨询看不懂的地方。另外，达人如果有兴趣，可以总结自己学到的某一块知识的心得，可以分享群里。
3，问题分析思路方面。一般而言，这个方面，在我看来还是很重要的。简单的例子，比如，某一场比赛，小江排名很靠前，我大体能够清楚，特征+模型+融合（多样化）。比如，某一场比赛，弃弃排名很靠前，我大体能够清楚，规则+规则+规则（而且是数学建模手段的）。意思就是说，每个人在一道问题面前，会有一些思维模式。这在学术论文中，也有较强的体现。有时候，你不看作者，只看论文，就能够清楚，这是谁的工作。所以，这一块，主要还是通过看他们的工作，多看一些，个人总结总结。另外，达人如果有兴趣，可以多表达表达对一些问题的想法，表达多了，多少会有借鉴。
PS：交流方式是为交流内容服务的。主要一点，需要创建一个爱分享的GROUP。
参加过CCF主办的，WID承办的一个大数据竞赛。
题中提到了交流方式，我个人比较喜欢的是在一个信息群里分享信息（这是针对团队内部而言），这样信息沟通比较快。也喜欢比较偏学术类的报告会，听听专家学者讲一讲大数据的技术动态，讲讲选手的优点和缺点。（针对赛方做的而言）。也喜欢听优秀选手对自己的项目做presentation，感觉很有帮助。
交流内容的话，从团队的角度考虑，肯定会是和赛题相关的，主要有计算机技术方面的问题和非计算机技术相关的问题了。从赛方的角度，更希望听到一些干货，听听大牛都在做什么，方向都有哪些，就这样。
其实，CCF这几年前前后后举办了好几届数据相关的竞赛，用的数据平台之前叫WID，今年改名了叫DF，DataFountain。在原有的团队上，重新组建的。今年举办的大赛，全称是2016 CCF大数据与计算智能大赛(Big Data & Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)，据说有11道赛题，国双、Admaster、搜狗、蚂蚁金服、驭势科技、国家电网、中国联通研究院、寰景信息、百卓网络、普开数据啥的都有。再给个地址吧，DF,CCF指定专业大数据竞赛平台，有兴趣的大神们可以组团了。
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【1】监控场景下的行人精细化识别: 519582904
【2】Human or Robot?: 217722636
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【5】人群属性数据挖掘: 516278375
【6】自动驾驶场景中的交通标志识别: 376508386
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【9】基于多源数据的青藏高原湖泊面积: 212355847
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