Kaggle 比赛分类与学习资源整理
Posted 小哈里
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Kaggle 比赛分类与学习资源整理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、竞赛
Kaggle 竞赛主要分成以下几个类别。
- 1、 入门比赛 Getting Started
入门比赛 Getting Started 给萌新们一个试水的机会,没有奖金,但有非常多的前辈经验可供学习。很久以前Kaggle这个栏目名称是101的时候,比赛题目还很多,但是现在只保留了4个最经典的入门竞赛:手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别、Julia语言入门。 - 2、训练场 Playground
训练场 Playground里的题目以有趣为主,比如猫狗照片分类的问题。现在这个分类下的题目不算多,但是热度很高。 - 3、研究项目Research
研究型 Research 竞赛通常是机器学习前沿技术或者公益性质的题目。竞赛奖励可能是现金(少奖金) ,也有一部分以会议邀请、发表论文的形式奖励。 - 4、大型组织比赛 Featured
推荐比赛 Featured 是瞄准商业问题带有奖金的公开竞赛。如果有幸赢得比赛,不但可以获得奖金(大奖金) ,模型也可能会被竞赛赞助商应用到商业实践中。
附:【数据竞赛】2020 Kaggle 10大竞赛方案汇总
https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/112301024
附:Kaggle竞赛宝典方案汇总
https://juejin.cn/post/6953815235023077384
2、学习
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官方Kaggle Learn的机器学习课程
不会教你机器学习算法背后的理论和数学,注于仅教授在分析和建模数据集时绝对必要的事物。
https://www.kaggle.com/learn -
AiLearning 机器学习
https://github.com/apachecn/AiLearning -
kaggle-solutions
Kaggle 解决方案和想法的集合
https://github.com/faridrashidi/kaggle-solutions -
Kaggle 项目实战
https://github.com/linxid/kaggle
以上是关于Kaggle 比赛分类与学习资源整理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
实战 Kaggle 比赛:图像分类(CIFAR-10) 动手学深度学习v2
遇事不决,XGBoost,梯度提升比深度学习更容易赢得Kaggle竞赛