整理了21场kaggle比赛TOP方案

最新推荐文章于 2025-10-07 16:05:30 发布
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#人工智能 #算法 #java #计算机视觉 #小程序

本文精选了21场Kaggle比赛的TOP方案，涵盖了计算机视觉、自然语言处理及多模态等多个方向，涉及图像分类、文本分类等典型任务，并覆盖了农业、医疗等众多应用场景。

我整理了21场kaggle比赛TOP方案，包括CV/NLP/多模态等方向。

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01

CV方向比赛

CV方向选出了14场比赛，涵盖图像分类、图像分割、目标检测、视频分类等CV经典任务，覆盖农业、医疗、体育等应用领域。

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02

NLP方向比赛

NLP方向选出了5场比赛TOP方案，涵盖文本分类、AES等NLP任务，覆盖医疗、教育等应用领域。

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03

多模态方向比赛

多模态方向有2场比赛，主要应用在电商领域。

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Kaggle竞赛——Titanic
Spike的博客
01-11 806
​ ​ 找回了自己的优快云账号，想从头记录一下自己做kaggle竞赛的经历，第一篇当然要从人人都爱的Titanic写起。 ​ Titanic项目大概是Kaggle上最受欢迎的项目了，截止到我提交结果的时候已经有18000多人提交了预测结果。参与人数众多，也诞生了很多优秀的kernel，使这个项目成为了萌新熟悉kaggle竞赛的唯一指定项目。大佬们分享的经验就像出新手村的首冲礼包，能让你在数据分析的路上快速成长。 项目简介 ​ 首先我们看一下这个项目的介绍（因为懒这里就放了官方的介绍）： The sinki
用python参加Kaggle的些许经验总结
u013995172的专栏
11-08 1946
最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。 Step1: Exploratory Data Analysis EDA，也就是对数据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括： 每个feature的意义，feature的类型,比较有用的代码如下 df.describe() df['Category'].
kaggle十大竞赛类型，你都了解吗？（2025年最新）
最新发布
yyyyyybw的博客
10-07 1044
评估指标常见的有准确率（Accuracy）、均方误差（MSE）、AUC - ROC 等。图像分割：将图像中的每个像素分类到特定类别（如医学图像中的肿瘤分割）。目标检测：识别图像中的目标并定位其位置（如自动驾驶中的行人检测）。图像分类：将图像分类到预定义的类别（如猫狗分类、医学图像分类）。文本分类：将文本分类到预定义的类别（如情感分析、新闻分类）。命名实体识别（NER）：识别文本中的实体（如人名、地名）。分类问题：预测离散类别（如垃圾邮件分类、客户流失预测）。
kaggle比赛
doulinxi115413的博客
04-04 1328
Titanic Data Science SolutionsI have released a new Python package Speedml which codifies the techniques used in this notebook into an intuitive, powerful, and productive API.Speedml helps me jump fro...
Kaggle比赛
u010901792的专栏
05-16 574
图像方面 分类: Digit Recognizer HumanProteinAtlas Humpback Whale Identification 分割： 2018 Data Science Bowl TGS Salt Identification Challenge 目标检测： RSNA Pneumonia Detection Challenge 数据分析 BikeSharingD...
Kaggle比赛项目：性格预测
long1973m的博客
07-05 1745
摘要：该项目通过Kaggle比赛数据（18,524条样本）预测性格倾向（内向/外向）。采用结构化建模流程：缺失值填充（均值/众数）、EDA分析类别不平衡（1:3）、构建基线模型（逻辑回归/LightGBM/XGBoost）并优化F1-score。通过特征工程构造社交活跃度指标，使用SHAP分析关键特征（如独处时间、社交疲惫感），并融合模型（软投票+阈值优化至0.40）。最终公榜得分0.974089（排名546/841）。
【记第一次kaggle比赛】PetFinder.my - Pawpularity Contest 宠物预测
qq_38253797的博客
07-30 3480
Kaggle比赛：宠物可爱度打分
Kaggle比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster
笨鸟先飞的博客
07-15 879
文章目录0 整体流程1 问题定义 & 训练集和测试集2 整理、准备、清洗数据（特征分析）2.1 导入数据2.2 特征分析2.3 基于特征分析的假设2.4 表格分析特征3 可视化数据3.1 特征相关性3.2 关联数字和序数特征3.3 关联分类特征3.4 关联分类和数字特征4 数据整理4.1 补全特征值4.1.1 补全Age特征 & 分组4.1.2 补全Embarked特征4.1.3 ...
实战kaggle比赛：狗的种类识别
01-05
### Kaggle 狗的种类识别比赛实战经验、教程与资源 #### 数据集准备 对于参加Kaggle上的狗种分类竞赛，获取高质量的数据集至关重要。通常情况下，参赛者会利用官方提供的数据集作为基础训练材料[^1]。这些数据集中...
Kaggle练习赛---Titanic的分析与整理
Blank_Space
06-30 1293
前言开始Kaggle练习，最先进行的当然是Kaggle的“Hello World”---“Titanic: Machine Learning from Disaster"，即预测...
Kaggle比赛（一）
九月的博客
02-26 1488
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/ 首先进入Kaggle网站，注册登陆后拉下来会看到进行中的比赛。 关于比赛的细节： 1、我们下载得到的数据都是csv格式的数据，因为最后只需要提交结果，所以这中间我们使用任何语言任何算法都是可以的，没有任何限制 2、初始数据中训练集是有Label的，而测试数据是没有Label的，我们要做的是用训练集来训练模型...
Kaggle竞赛——手写数字识别（Digit Recognizer）
m0_53062159的博客
09-02 2247
竞赛使用的是 MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology， 美国国家标准与技术研究院修改版) 手写图像数据集，其中训练集42000条，测试集28000条，每条数据有784 个像素点，即原始图像的像素为 28 * 28。训练集中的Label列表示手写数字的类别（共10个类别，0-10）。
【Kaggle比赛】DFL 德甲足球事件检测大赛（CV·目标检测-视频分类）
数据与算法架构提升之路专栏
04-10 1453
本文介绍了足球事件检测比赛的技术实现，涵盖数据预处理、增强、模型训练与集成，以及推理优化等环节。通过YOLOv5和DeepSORT模型的结合，实现了对足球比赛视频中传球、挑战等事件的自动检测与分类，最终在公开测试集上达到mAP 87.3%的性能，并满足了比赛的提交时限要求。
Google AI Open Images Kaggle 比赛
ziliwangmoe的博客
02-24 693
比赛描述： 一个识别和定位图片中物体的比赛 google提供的数据集的细节： 180w张图片，每个图片有多个标注框，数据大概600T 不是某个类别只要出现了就会被标注出来。 数据存在极度的不均衡 类别有层级关系，检测出子类物体，一定也要检测出父类物体才行 评估的时候也不是图片中出现了的物体都必须检测出来。每张图片有个存在列表和不存在列表，只有检测出来了存在列表的东西，或者没...
聊一聊Kaggle比赛
慕云
10-23 303
1、注册 直接输入kaggle，可以出现其官网。我的电脑第一次出不来验证码，后来用了别人的电脑，才出现了机器验证码。注册是很简单的，如果不顺利估计是浏览器插件的问题。 2、通过Data标签下载数据 数据下载有专门的标签，很容易就下载了。 后面的几个章节是我自己操作了一遍，看看kaggle怎么进行比赛的。 3、数据使用 4、读取数据集 import d2lzh.d2lzh as d2l from mxnet import autograd,gluon,init,nd from mxnet.gluon imp
【Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-18 8117
kaggle上的竞赛主要分为A类赛和B类赛。 A类赛主要适合用传统的机器学习算法做，偏向与文本数据处理，比如房价预测，文本分类等； B类赛则几乎都是用神经深度学习算法做，偏向于图像识别/目标检测等方向，比如基础的猫狗识别、cifar10图像分类、蛋白质识别等。根据我的亲身体验，真的需要配置好的服务器做基础才行啊！
Kaggle竞赛，初级入门，泰坦尼克号
qq_41895704的博客
09-24 271
Kaggle竞赛，初级入门，泰坦尼克号 kaggle泰坦尼克号 一、训练数据探索 1、观察数据维度 import pandas as pd import pandas_profiling from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class data=pd.read_csv('.\\train.csv') 维度：‘PassengerId’, ‘Survived’, ‘Pclass’, ‘Name’, ‘Sex’, ‘Age’, ‘SibSp’, ‘Parch’,
kaggle-2024-ISIC比赛
m0_73542617的博客
09-07 788
公榜62私榜650，嘤嘤嘤用了三个notebook合成，代码放下面。
亚马逊广告预估 Kaggle 比赛 Rank2 解决方案
资源摘要信息："本资源包含了在Kaggle比赛中排名第二的参赛作品，这个比赛的具体内容是针对亚马逊广告预估问题。资源内不仅包括了参赛者所用到的数据集，还包含了实现排名第二解决方案的代码。这个比赛吸引了众多...
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