从 0 到 1 走进 Kaggle

最新推荐文章于 2025-07-30 13:01:23 发布
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本文详细介绍了Kaggle平台的特点及参与流程，并分享了数据探索、特征构建与结果提交等关键步骤的方法。
从0到1走进 Kaggle
Richard7412的博客
12-25 829
说明：此文为转载文章 原文地址：https://www.sogou.com/link?url=MRoBrhLn5VOq3ElXD5oSMd_XgP1zvUTkLJjCFm6DQ2VC_5YQh9iLzQ.. 原文标题：从0到1走进 Kaggle 目录： kaggle 是什么？如何参赛？解决问题一般步骤？进一步：  如何探索数据？如何构造特征？ 提交结果
开发者自述：我是如何从 0 到 1 走进 Kaggle 的
bbbeoy的专栏
06-18 695
kaggle 是什么？ Kaggle 是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。  https://www.kaggle.com/  点击导航栏的 competitions 可以看到有很多比赛，其中正式比赛，一般会有奖金或者工作机会，除了正式比赛还有一些为初学者提供的 playground，在这里可以先了解这个比赛，练习能力，
从 0-1走进 Kaggle实战平台
AI黑板报的专栏
01-27 555
1.什么是Kaggle？ Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。 从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题； 从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。 kaggle官方网站 ： https://www.kaggle.com/ Kaggle的创建初衷及运...
【笔记】——从0到1，走进Data Science的Kaggle比赛
weixin_36711901的博客
05-25 648
1 引言： Kaggle在Data Science竞赛在美国公认度最高的。公司将数据交给kaggle组织比赛。 有排名、有奖金，有工作的人、以打比赛为生的人、有学生，为奖金、奖牌（金银铜）、学习锻炼。 2 有不同级别的比赛： 入门级（getting started）、playground（只为解决一个问题）、奖金制（recruitment为了招聘，featured主要的比赛、数量较多，re...
一文走进kaggle
一直在路上
01-04 1037
这篇文章将主要根据一个Kaggle比赛的Data,Notebooks,Discussion,Leaderboard,Rules,team几个环节的关键部分进行讲解,原文链接我会在最后给出,这里我只总结摘录一些我个人比较感兴趣的点,写的不清楚,请见谅,有问题可以留言讨论. 1. 比赛时间安排 注意开始时间，组队截止时间和最终提交时间。一般一个比赛会持续几个月，最终提交时间就是比赛结束的标志。组队截...
关于做Kaggle比赛入门，看完这篇就够了
热门推荐
摩登都市天空---专栏
03-26 4万+
PART 0 : Kaggle 介绍 Kaggle的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛 Kaggle 是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。https://www.kaggle.com/ 点击导航栏的 competitions 可以看到有很多比赛，其中正式比赛，一般会有奖金或者工作机会，除了正式比赛还有一些为初...
从零开始，手把手教你玩转Kaggle比赛！
自学以强自身
02-12 3730
你是否对数据科学和机器学习充满好奇，却苦于找不到合适的实战机会？ 你是否想提升自己的编程和建模能力，却不知道从哪里开始？ 如果你有这些困惑，那么Kaggle就是你最好的选择！作为全球最大的数据科学竞赛平台，Kaggle不仅为你提供了海量的数据集和真实的业务场景，还能让你与全球顶尖的数据科学家同台竞技，快速提升自己的技能。
kaggle使用笔记
cpongo881
07-06 527
因为参加了DCASE2018比赛的声学场景分类的子任务，这个比赛有个排行榜是用的kaggle来做的，所以在比赛中，用到过kaggle API，下面是关于kaggle的使用笔记。 kaggle 是什么？Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。 点击导航...
1、解锁Kaggle：数据科学竞赛的成功之道
e1f2g的博客
07-30 69
本文深入探讨了Kaggle作为数据科学竞赛平台的重要作用及其对职业发展的帮助。内容涵盖了Kaggle的基本流程、数据科学竞赛的关键要素、不同类型竞赛的建模策略（如表格数据、计算机视觉、自然语言处理）、超参数优化与集成学习方法，以及如何通过Kaggle打造个人品牌并促进职业发展。通过本文，读者可以全面了解如何在Kaggle上提升技能并在数据科学领域取得成功。
精选资源
基于Kaggle数据的词袋模型文本分类教程
02-26
Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial，它会带你走进流行的词袋方法以及word2vec。本教程几乎代表了最佳实践，最有可能让参赛选手的优化变得很容易。而这正是我们要做的。验证是机器学习的基石。这是因为我们之后会...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
Kaggle经典案例实战：从入门到精通
该资源是一份关于kaggle经典案例的视频教程，旨在通过十个精选的初级案例，帮助用户从入门到精通R语言，并提升数据分析能力。教程包含案例数据集、代码和教师讲解的PPT，覆盖了数据处理、可视化、建模和模型评估等...
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