在建模领域人们常说，数据和特征决定机器学习的上限，而模型和算法只是不断地逼近这个上限。

真正参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。

因为在算法竞赛的过程中，大家知道的数据都差不多，算法也都差不多，真正能拉开差距的地方就在于特征工程和训练模型的一些小技巧。

作为一个新手参加比赛时一般都会有一些疑问：

**1、**为什么不能把数据直接丢进模型当中跑呢？

2、套入进去之后发现自己的模型的分数还远远赶不上高手的简单几行代码发现的规则模型分数

这表面上看是跟高手之间经验的差别，其实这就从深层次体现了特征工程的重要性：

基于以上种种问题：七月在线推出【特征工程与模型优化】特训课程，已迭代至第二期：

课程包含：两大 kaggle竞赛实战案例 + 免费CPU云平台 + 共学社群答疑 +全套课件代码

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