大数据竞赛平台——Kaggle 入门

               

大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇

这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！

1、Kaggle简介

Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址： https://www.kaggle.com/

企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方

案，类似于 KDD-CUP （国际知识发现和数据挖掘竞赛）。Kaggle上的参赛者将数据下载下来，分析数据，然后运用机

器学习、数据挖掘等知识，建立算法模型，解决问题得出结果，最后将结果提交，如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名第一，将获得比赛丰厚的奖金。更多内容可以参阅： 大数据众包平台

下面我以图文的形式介绍Kaggle：

进入Kaggle网站：

这是当前正在火热进行的有奖比赛，有冠军杯形状的是“Featured”，译为“号召”，召集数据科学高手去参赛。下面那个灰色的有试剂瓶形状的是“Research”，奖金少一点。这两个类别的比赛是有奖竞赛，难度自然不小，作为入门者，应该先做练习赛：

左图的比赛是“101”，右图的是“Playground”，都是练习赛，适合入门。入门Kaggle最好的方法就是独立完成101和playground这两个级别的竞赛项目。本文的第二部分将选101中的“Digit Recognition”作为讲解。

点击进入赛题“Digit Recognition”：

这是一个识别数字0～9的练习赛， “Competition Details“是这个比赛的描述，说明参赛者需要解决的问题。 ”Get the Data“是数据下载，参赛者用这些数据来训练自己的模型，得出结果，数据一般都是以csv格式给出：

其中，train.csv就是训练样本，test.csv就是测试样本，由于这个是训练赛，所以还提供了两种解决方案，knn_benchmark.R和rf_benchmark.R，前者是用R语。言写的knn算法程序，后者是用R语言写的随机森林算法程序，它们的结果分别是knn_benchmark.csv和rf_benchmark.csv。关于csv格式文件，我前一篇文章有详述： 【Python】csv模块的使用。