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前言： 2018年10月，TalkingData組織了面向內部員工的第二屆黑客鬆大賽。其中一個賽題是“如何消除資料的各類偏差，從而產生無偏差的洞察？”針對該題目，本文作者所在的參賽小組提

用官方的話來說，所謂K近鄰演算法，即是給定一個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的K個例項（也就是上面所說的K個鄰居）， 這K個例項的多數屬於某個類，就把該輸入例項分類到這個

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深度卷積神經網路（CNN）是一種特殊型別的神經網路，在各種競賽基準上表現出了當前最優結果。深度 CNN 架構在挑戰性基準任務比賽中實現的高效能表明，創新的架構理念以及引數優化可以提高 CNN 在各種視覺相關任

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