本文介绍了Kaggle数据科学竞赛的概况，包括不同级别的比赛、如何建立模型、奖牌制度以及零基础入门方法。重点讲述了模型选择、调参技巧、特征工程和参加比赛的意义，是初学者进入Data Science领域的宝贵资源。
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，research解决研究型问题）、Master（邀请kaggle打的时间长、排名很高的人员参加，奖金非常丰厚）。
3 建立自己的model：
kaggle kernels：相当于一个远程jupyter-notebook即时运行代码
kernels tab：公布自己的模型，跑（kernel奖牌制）
discussion tab：发帖讨论（discussion奖牌制，发帖发的好的话，其他人投票也可以给你得到奖牌）
leaderboard tab：抽你提交的prediction一部分与正确结果比对的结果，有private和public，最终成绩在private里面。
4 奖牌：
金银铜都有占比例，kernel奖、discussion奖。
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