Kaggle添加竞赛数据集到自己的kaggle notebook

最新推荐文章于 2025-08-04 10:25:26 发布
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#kaggle #dataset

这篇博客介绍了如何在Kaggle竞赛中便捷地将数据加载到个人Notebook中。首先，进入Notebook并从左侧边栏选择‘Code’，然后在‘Your Work’中找到目标Notebook。在代码页面右上角添加数据，确保在搜索时选择‘Competition Data’选项，这样就能成功加载数据。这个简单的步骤能帮助参赛者节省大量时间。

打比赛的时候数据怎么快速加载到自己的notebook里面呢？

首先进入自己要加载数据的notebook，从kaggle左侧边栏进入code，再选择your work，这里会展示所有你创建的notebook，点击进入你要加载数据的notebook。

 

再在notebook代码页面右上角添加数据

 注意！！查找数据时选择 competition data：

就添加成功了。。。

一开始找半天没找到[doge]

Kaggle 数据爬虫：如何爬取 Kaggle 上的数据集、比赛信息等
2201_76125261的博客
03-25 884
本文介绍了如何使用 Python 爬虫爬取 Kaggle 网站上的数据集和比赛信息。我们利用了requests和库抓取网页数据，并结合pandas存储结果。同时，还介绍了如何通过 Kaggle 提供的 API 直接获取更详细的数据。这些技术可以帮助你高效地获取 Kaggle 上的资源，并为你的数据分析和机器学习项目提供丰富的素材。
Kaggle竞赛系列_Titanic比赛
m0_62895602的博客
01-19 897
本菜鸡第一次尝试此类比赛，踩了很多坑，也有很多地方还可以改进，最终得分也只有0.76，如果您愿意分享您宝贵的经验和知识，我将不胜感激。“Titanic - Machine Learning from Disaster” 是 Kaggle 平台上的一个知名比赛，参与者需使用机器学习模型预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存。比赛提供了包含各种特征的乘客数据，如性别、年龄、舱位等。参赛作品将根据预测幸存结果的准确性进行评估。
Kaggle Notebook GPU使用教程（保姆版详细教程）
qq_48223786的博客
03-21 3971
Kaggle平台在线GPU使用教程，详细版
6、Kaggle数据处理与Notebook使用指南
最新发布
e1f2g的博客
08-04 229
本文是一份关于Kaggle数据处理与Notebook使用的全面指南。内容涵盖了Kaggle Notebooks的基本设置、运行方式以及如何将其与Google Colab结合使用，以提升数据分析效率。文章还详细介绍了如何下载和使用Kaggle数据集，并强调了在上传数据时需要注意的法律合规问题。此外，还讨论了Kaggle竞赛中的策略、常见错误以及资源使用技巧，为数据科学爱好者和竞赛参与者提供了实用建议和专家经验分享。
在kaggle中上传自己的数据集
肥仔的博客
01-27 1万+
1.点击导航栏的datasets 2.点击“new datasets” 3.上传文件 4.最后就是等待文件上传成功，点击右下角的“create”键即可
Python-使用Kaggle内核立即运行任何Jupyternotebook
08-10
使用Kaggle内核立即运行任何Jupyter notebook
附录1-kaggle的使用
potato123232的博客
11-24 1万+
kaggle是一个可以下载数据集的网站，除了可以下载数据集以外，我们还可以使用kaggle的免费GPU资源，我们可以在kaggle上训练模型 这个是kaggle的网址Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community 如果没注册的朋友可以注册一个账号，在注册账号中验证码环节会出现过不了墙无法看到验证码的问题，我们在谷歌浏览器中安装一个插件可以解决这个问题 目录 1安装插件 2下载规则文件 3使用Header Editor ...
kaggle notebook中免密码进行push
微电子学与固体电子学-俞驰
10-27 569
下面的都是都是kaggle notebook中运行的。 运行下面的代码： !rm -r /kaggle/working/RSNA_MODEL !git clone https://github.com/appleyuchi/RSNA_MODEL !git config --global user.email appleyuchi@163.com !git config --global use...
（！详解 Pytorch实战：①）kaggle猫狗数据集二分类：加载（集成/自定义）数据集
猪猪的博客
08-24 4715
这系列的文章是我对Pytorch入门之后的一个总结，特别是对数据集生成加载这一块加强学习 另外，这里有一些比较常用的数据集，大家可以进行下载： 需要注意的是，本篇文章使用的PyTorch的版本是v0.10.0 《深度学习常用的数据集，包括各种数据跟图像数据》 《kaggle猫狗大战[包含训练(25000张猫狗照片)和测试数据集(12500张猫狗照片)》 目录 一、加载已被集成在Pytorch中的数据集 1、torchvision和torchvision.datasets：数据集 2、t..
精选资源
Kaggle：使用Kaggle中的数据集进行数据分析
02-04
这个项目提供了一个实践和学习数据分析的绝佳机会，通过使用Kaggle数据集，结合Docker容器化的Jupyter Notebook环境，你可以系统地进行EDA和机器学习算法的应用，这对于建立个人数据科学项目组合或参与Kaggle竞赛都...
kaggle公开数据集下载教程
07-09
在IT行业中，数据是至关重要的资源，特别是在机器学习和数据分析领域。Kaggle是一个全球知名的平台，它提供了大量...通过熟练掌握下载和使用这些数据集的方法，你能够不断提升自己的技能，并参与到更多有趣的项目中去。
在Kaggle的Notebook上处理找到的数据集并下载
yueyueye的博客
11-19 1474
在Kaggle的Notebook上找到“Daily Temperature of Major Cities”数据集处理好后下载到本地。
在kaggle或coloab中的notebook 如何自定义 cuda 版本以及如何使用自定义的conda或python版本运行项目（一）
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05-23 2369
当前kaggle或colab中带有gpu的notebook 默认的cuda 是12.1版本，如果我要跑一个项目是11.3的，如何将默认的cuda 改为自己需要的cuda 11.3
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kaggle本地比赛用打开notebook的示例代码可以获取当前比赛的文件数据路径，进而后续直接复制读取。直接下载数据集到电脑上，并用本地路径读取就行。jupyter notebook读取csv。
kaggle首次使用记录-如何使用notebook以及上传结果
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一直想在kaggle上参加一个比赛，近期看见又一个病害分类的比赛出来了，不说了，必须抓住机会，不能再拖延！ 初学者怎么使用kaggle 点入一个competition，可以看到 其中： overview：比赛方对比赛概况的介绍，解决什么问题，难点是什么？以及评分方式，提交的时间节点（重要）【审题】 data：数据，介绍和下载地址 notebooks：开源的代码 discussion：多去看，高手对比赛的认识和分析，一些提分点 notebooks和discussion相当于两个社区 le
【Colab】连接【Kaggle】使用Kaggle数据集
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06-25 3919
点击导出和导入，将下面的地址复制到URL处：https://azurezeng.github.io/static/HEGoogleRedirect.json。然后点击右边的下载符号，最后点击页面下方的保存即可。随后根据注册界面的提示进行注册，用于注册的邮箱中应该会受到一封邮件。关于进行人机身份验证(有的不显示人机身份验证)：下面是解决方法。(没有绑定手机号之前是没有Session options的)完成手机号绑定之后，你创建的notebook的右侧就会出现。（注意：一周只有30小时的GPU免费使用时长）
Kaggle notebook使用技巧
noobiee的博客
03-31 1771
从/kaggle/working/的输出下载文件 执行代码后显存变化量检测 使用python Garbage Collection清理运行内存垃圾 重置运行内存
kaggle notebook代码引用自定义模块
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kaggle默认目录结构 kaggle/input/lib/working 上传的都在input文件夹，输出的都在working文件夹 上传自定义待引用.py文件后， 步骤1.添加： import sys sys.path.append("..") 步骤2.import 待引用.py文件名前添加“input.数据集名.” 步骤3.原访问路径前添加“/kaggle/input/” 【示例】 ''' 本机版 ''' # import GCForest # from GCForest impor
kaggle notebook上传数据集
03-16
### 如何在Kaggle Notebook中连接或上传外部数据集 要在Kaggle Notebook中使用外部数据集，可以通过多种方式实现。以下是具体方法： #### 方法一：通过Kaggle Dataset页面直接挂载数据集 当用户希望使用已经存在于Kaggle平台上的公共数据集时，可以直接将其链接到Notebook项目中。操作流程如下： - 打开目标数据集的主页，在右侧找到“Copy API Command”按钮并点击。 - 将复制得到的API命令粘贴至Notebook的第一单元格处执行即可完成挂载[^3]。 例如，假设要使用的某个特定的数据集其对应的API指令为`!kaggle datasets download -d username/datasetname`，则只需简单地运行该语句来下载压缩包形式的数据文件；之后解压这些档案便能访问其中的内容资源了。 #### 方法二：手动上传自定义数据集 对于那些不在Kaggle平台上托管但又想用于竞赛项目的个人专属资料，则可以采取另一种途径——即自行上传的方式处理它们： - 进入当前正在编辑的那个Kernel/Notebook环境里； - 查找左侧边栏里的“Add Data”选项卡； - 接着会出现几个子菜单项，“Your Datasets”便是用来添加本地存储设备内的私有集合入口之一[^1]。 此时可以选择之前创建好的私人版本数据集或者干脆即时构建一个新的出来供后续分析调用之需。 #### 注意事项 需要注意的是，尽管允许参赛者引入额外的信息源辅助建模过程，但在实际提交成果的时候仍有一些限制条件需要满足，比如整个计算耗时不得超过规定时限（CPU+GPU总和小于9小时），而且最终产出物必须保存成名为submission.csv的标准格式文档递交上去才行[^2]。 此外，在特征工程阶段应当谨慎行事，避免因为过度依赖某些特殊模式而导致泛化能力下降的问题发生，尤其是针对时间序列类别的预测任务而言更是如此[^4]。 最后附上一段基于R语言的小脚本示范怎样快速统计指定列的各项基本描述性指标值： ```r data <- read.csv("heart.csv") dsummary <- function(x) { return(c(median = median(x, na.rm = TRUE), mean = mean(x, na.rm = TRUE), sd = sd(x, na.rm = TRUE))) } apply(data[c("height", "weight", "ap_hi", "ap_lo")], 2, dsummary) ``` 上述代码片段展示了如何利用apply函数批量计算选定字段的高度(height)、体重(weight)以及血压(ap_hi/ap_lo)等方面的关键统计数据点，包括但不限于中位数、平均值还有标准偏差等重要参数信息[^5]。
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