KDDCup2019

KDDCup2019 AutoML Track 挑战与经验 本次比赛的难点主要体现在以下几个方面： 特征挖掘的挑战: 与传统数据挖掘竞赛不同，AutoML 竞赛中数据含义未知，仅提供数据类型，这使得特征工程难度加大，如何挖掘有效的通用特征成为关键。 时序相关数据的处理: 时序相关数据的挖掘本身就具有挑战性，需要专家经验才能从中提取有效信息。即使是专家，也需要不断尝试才能构建有价值的时序特征，并利用多表关联提升模型性能。 多表数据的处理: 赛题数据以多表形式给出，要求参赛者构建能够处理复杂多表连接关系的自动化机器学习系统。这无疑对系统的稳定性提出了更高要求，稍有不慎就可能导致数据过大，造成超时

KDDCup99 竞赛的流数据，以 .arff 文件格式提供。数据包含类别标签，并经过预处理。

这是 kddcup2005 数据集，可用于机器学习研究。

基于 Hyper-V 虚拟化平台，使用两台 Windows Server 2019 Datacenter 虚拟机，搭建 SQL Server 2019 AlwaysOn 高可用性集群的详细操作步骤和配置记录。

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这是一个综合的银行机构代码汇总，适用于银行信息记录和银行卡号识别。本表包括基本字段(coding, name, level, is_del)。

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2019年最新版IP数据库（MDB格式），包含470198条记录。

该表收录了 3000 多所高校信息，包括 985、211、本科、专科、成人高校等，以 JSON、SQL、XLSX 等格式提供。

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