干货| 数据分析——Kaggle竞赛入门

发布网友发布时间：2024-10-04 15:19

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热心网友时间：2024-10-15 02:19

Kaggle作为机器学习和数据分析者的热门平台，让我们深入探索这个知识宝地，了解其基本架构和竞赛类型。

主页上，主要功能区域包括竞赛(Competitions)、数据集(Datasets)、笔记(Notebooks)、讨论(Discussion)和课程(Courses)。其中，竞赛部分尤为关键，它是我们了解Kaggle的核心入口。

进入Kaggle后，通过官方帮助文档全面掌握平台。点击帮助文档，它涵盖了竞赛分类、级别和形式的详细介绍。

1. 竞赛类型和级别

数据挖掘类竞赛，标签通常为tabular data，适合初学者入门，如永久性的Getting started比赛，是学习的好起点。
计算机视觉(CV)竞赛，有image data或video data标签，难度逐渐升高，例如包含图像分类、定位等任务。
自然语言处理(NLP)竞赛，text data或nlp标签，涉及文本理解和处理。
按级别划分，有入门级(Getting started)、进阶级(Playground)、高级(Featured)、研究级别(Research)和招聘型(Recruitment)等，不同级别对应不同的挑战和奖赏。

高级比赛中，如Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements，奖金丰厚，对技术和经验要求较高。

2. 比赛形式

经典形式：用户在开始时获取完整数据，本地或在线构建模型，上传预测结果。
两阶段形式：涉及第一阶段和第二阶段，如渔业监测竞赛，对规则理解很重要。
kernel-only形式：仅限内核比赛，所有代码在kaggle内完成，限制条件明确。