阿里云天池数据挖掘-心跳信号分类挑战
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简介：
简介：阿里云天池数据挖掘之心跳信号分类挑战是一项专注于利用机器学习技术进行医疗健康领域应用的数据竞赛。参与者需通过分析复杂的心跳信号数据，开发模型来准确识别和分类不同类型的心律失常。此赛事旨在促进创新算法的发展，并为心脏病诊断提供更高效、精准的技术支持。
阿里云天池数据挖掘心跳分类项目包括以下任务：
**Task 1:** 在两天内完成赛题理解及baseline学习，并成功运行提交结果。
**Task 2:** 探索性数据分析（EDA）（3 天）
探索性分析的价值在于熟悉和了解数据集，确保所获得的数据能够用于后续的机器学习或深度学习任务。该步骤引导从业者进行数据处理以及特征工程，从而为预测问题提供更可靠的结构和特征。
**Task 3:** 特征工程（3天）
对特征工程技术进行深入分析，并通过图表或者文字总结来展示数据分析结果。
**Task 4:** 建模与调参（3 天）
学习并掌握常用的机器学习模型，了解建模及参数调整流程。完成相应的学习任务打卡。
**Task 5:** 模型融合（3天）
对多种模型进行融合，并提交最终的融合结果和分析总结。
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