【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享

最新推荐文章于 2025-08-05 12:26:46 发布
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此博客为干货分享，聚焦于Kaggle数据挖掘比赛经验。能为参与数据挖掘相关活动的人提供有价值的参考，助力其在比赛中取得更好成绩，在信息技术领域的数据挖掘方面有一定指导意义。
Kaggle经验分享(小白入门篇)
sangyufeiwanssli的博客
06-27 223
一、数据工程 二、模型构建 三、调参技巧
Kaggle大神经验分享丨如何用15个月冲到排行榜的首位
CDA数据分析师
02-15 488
作者 Kaggle Team 中文翻译 Mika CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在最新的Kaggle用户排行榜上，排名第一位的ID是Bestfitting，他本人叫Shubin Dai。他在两年前加入Kaggle，目前生活在中国湖南省长沙。他是一名数据科学家、工程师，目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。在工作之余，除了Kaggle，Dai还是一名...
记录下kaggle比赛经验
poilkj110的博客
12-01 1030
比赛 Porto Seguro 保险预测 第一名使用表达学习，有6个模型集成，1 lightgbm, 5 nn. 移除了无用特征，对Binary特征使用One-hot编码。所有NN在降噪自编码隐藏激活中训练，完成一个很好学习数值数据的表达。 1 特征工程 首先移除*calc 特征，增加*cat特征的one-hot编码。没有缺失值的替代。最终使用221个密集特征。 2 局部验证 使用5-fo
Happywhale -我的第一次Kaggle Solo经验分享，纯纯的都是经验，初学者友好~
qq_41103479的博客
05-07 1448
比赛结束半个多月了，终于来做总结了，第一次SOLO参与这样的比赛，最终成绩是224名，离铜牌区差的也不远了，可惜自己就差那一点时间，或者说就是因为自己前期犯了很多错以及毫无比赛经验，比赛里面太多高手了，也有很多乐于分享的人，学到了很多，于是做个总结，记录一下，也给需要的朋友分享。 下面分点给出一些个人认为对于深度学习竞赛有用的点（不以重要性排序） 1.GPU资源，没有这个寸步难行，更别提人家大佬的GPU比你的好，比你的多😂。但是这也不是我们放弃的理由，从初学者的角度来看，GPU资源足够很重要...
【数据挖掘竞赛】——比赛的流程干货分享
lingxw的博客
06-30 1408
做一个数据挖掘比赛，主要包含了数据分析，数据清洗，特征工程，模型训练和验证等四个大的模块。
本科生晋升GM记录： Kaggle比赛进阶技巧分享
迈微AI研习社 · 号主
05-26 1538
入坑kaggle到拿到GM的三阶段以及进阶技巧，排名60/125547的Gary讲解，十分全面。
Kaggle 首战拿银总结 _ 入门指导 (长文、干货） - 技术博客 - 优快云博客1
08-04
它提供各种高质量的数据集和比赛，帮助参赛者提升数据挖掘和机器学习实战技能。对于想要积累实战经验的人来说，参与Kaggle比赛具有高回报价值。 【入门指导】：初次参赛的作者在Kaggle的Rental Listing Inquiries...
干货！数据分析公开数据集网站&数据应用网站分享
qq_36741833的博客
05-22 3091
首先先谢谢点进来的小伙伴，这是我在自媒体平台的第一篇文章，你的点击对我将是莫大的鼓励。 其实在写这篇文章之前，我想了很久，想了很多框架，想了很多逻辑，想了很多算法，最终我选择分享数据的获取。 数据分析、大数据分析这两个短语近几年被炒的火热，有太多人转行或者开始学习数据分析，行业竞争也变的越来越激烈，想要成为人上人，那就务必吃得苦中苦。 我也是从16年开始接触数据分析这个行业，从excel开始，到现在的python，在此期间学习了很多数据相关的技能，走过数不清的弯路。最终每天不断的看视频、查百度、社区交流，得
kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集
04-24
kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集，和官方的一致。
7、Kaggle学习资源与竞赛经验分享
最新发布
e1f2g的博客
08-05 107
本文全面介绍了Kaggle作为数据科学学习和竞赛平台的价值与资源，包括官方推荐的学习课程、大师级用户的竞赛经验分享、讨论论坛的使用技巧以及数据处理和模型开发的关键要点。文章还总结了Kaggle对职业发展的帮助，并展望了未来趋势，为初学者和从业者提供了实用的指导和建议。
Kaggle所有竞赛开源方案和Top思路汇总，共426场竞赛！
Python数据之道
03-27 1600
近来非常多的朋友会向我询问Kaggle某个竞赛的开源代码或者Top的方案和思路在哪里可以获得？有时我不是很忙的时候会去对应的竞赛中把Top的链接找出来一起整理发过去，但也有的时候可能会比较忙，不一定会回复，久而久之可能就忘记回复了。不过最近我发现一个汇总了几乎所有Kaggle历史竞赛解决方案和Top思路的网页，新的比赛一结束，这个名单就会更新。这个网页包含了:几年前的数据...
数据挖掘比赛优秀经验贴-收集ing
JasonStudy
07-17 503
（1）TOP5%Kaggler：如何在 Kaggle 首战中进入前 10% | 干货https://www.leiphone.com/news/201703/kCMQyffeP0qUgD9a.html （2）这十套练习，教你如何使用Pandas做数据分析 https://www.kesci.com/home/project/59e77a636d213335f38daec2  （3）pytho...
kaggle热门新赛推荐＆经典案例汇总（含top方案）
学姐带你玩AI的博客
04-27 8627
最近kaggle新赛不少，整理了几场比较热门的推荐给大家，有想法的抓紧了！另外，为了方便你们学习大神们的top方案，我也整理了部分经典案例和大家分享，主要有四个方向。
Kaggle 2022 年鉴发布！涵盖竞赛趋势 & 57场比赛方案汇总！
fengdu78的博客
01-03 2272
Kaggle比赛平台每年都会举办N多有价值的比赛，吸引了全球的用户参与。但作为参赛选手的你，你知道今年Kaggle最热门的比赛吗？今年最常见的比赛库是什么？90页竞赛年鉴领取方式见文末，Kaggle年鉴内容（2022年度）：比赛类型统计参赛选手统计模型&库统计比赛内容统计比赛类型统计2022年度举办57场比赛，共吸引了全球6万人次参加，总共提交方案84万次，总奖金162万美元。Featur...
第一次kaggle比赛 回顾篇
快乐划水程序猿的专栏
06-04 927
比赛相关 题目：https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction 周期5个月，每天可以提交两次，可以自由组队；最后一周关闭组队权限，如果要组队提前组好https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction/overview/timeline kaggle平台有kernels（可以创建sc...
Kaggle 数据挖掘比赛经验分享
永远飞翔的鸟
03-06 554
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26820998 简介 Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始，陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛，相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名（1326支队伍）和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名（21...
Kaggle 数据挖掘比赛经验分享（转）
05-18 1305
原作者：陈成龙 https://github.com/ChenglongChen 简介 Kaggle于2010年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从2013年开始，陆续参加了多场Kaggle上面举办的比赛，相继获得了CrowdFlower搜索相关性比赛第一名（1326支队伍）和HomeDepot商品搜索相关性...
kaggle数据挖掘
12-28
### 关于Kaggle平台上数据挖掘资源 #### Kaggle平台概述 Kaggle 创建于 2010 年，专注于提供数据科学和机器学习竞赛服务，成为全球最大的数据科学社区之一。企业和研究机构可以在该平台上发布具有挑战性的商业或科研问题，并通过悬赏方式吸引来自世界各地的数据科学家参与解决问题[^1]。 #### 寻找教程 对于希望提升技能的学习者来说，Kaggle 提供了大量的官方文档以及由社区成员贡献的教学材料。这些资料涵盖了从基础入门到高级技巧的各种主题，非常适合不同水平的学习需求。用户可以通过访问[Kaggle Learn](https://www.kaggle.com/learn)页面获取结构化的课程内容，包括但不限于Python编程、数据分析、可视化技术等方面的知识点介绍与实践指导。 #### 参加竞赛 为了给参与者提供更多实战机会并促进技术创新，Kaggle 定期推出各种类型的在线竞赛项目。例如，在某次比赛中要求参赛队伍基于提供的 `(query, title, description)` 形式的数万条记录建立能够预测它们之间关联程度评分{1, 2, 3, 4} 的模型，并采用Quadratic Weighted Kappa作为性能评价指标[^2]。这类活动不仅有助于锻炼个人能力，还可能带来丰厚奖励甚至职业发展良机。 #### 获取数据集 除了丰富的教育性和竞技性功能外，Kaggle 还是一个庞大的公共数据库源地。任何人都能在这里找到适合自己项目的高质量开放数据集合——无论是用于学术研究还是工业应用领域。只需浏览网站上的[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)板块即可轻松发现感兴趣的主题范围内的资源链接。
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