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Kaggle是2010年在墨尔本创立，专门为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。. 由于吸引了许多科学家和科学者的关注，以及Kaggle开创的这种竞赛模式具有极大的商业和应用价值，所以现在已经被谷歌收购了。. Kaggle可以 ...
有帮助。18年时，双非本科生在大三时 通信专业，第一次参加比赛. 参加了kaggle某场比赛 在3000+队伍的比赛里，运气很好 solo 拿了一块金牌，当时是完全从discussion区里面一点点学过来的，于是结束后就把方法写在了discussion区里面，顺便留下了微信以便和很多的参赛选手交流想法和方案，认识了很多 ...
理由1：准确了解入门必备内容. 关于Kaggle Learn的机器学习课程不会教你机器学习算法背后的理论和数学。. 相反，它专注于仅教授在分析和建模数据集时绝对必要的事物。. 类似地，那里的Python课程不会让你成为Python的专家，但它将确保你了解足够知识以进入下 ...
Kaggle知识点：BERT的五种Pooling方法 Kaggle知识点：12种回归评价指标. Kaggle知识点：四种超参数搜索方法 Kaggle知识点：sklearn模型迭代训练 Kaggle知识点：Numba加速Pandas计算. Kaggle知识点：自定义transformers数据集. Kaggle知识点：集成学习基础 Kaggle知识点：类别特征处理
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但靠kaggle为生的人肯定是有的，奖金是次要的，主要是帮自己身后的机构挣个面子。 像我在kaggle的评论区看到的，有的公司甚至给他们的kaggle团队100张V100的权限，这肯定不是图那点奖金啊。
对于linux服务器，需要在home directory下创建.kaggle目录，再将刚刚下载的kaggle.json放在.kaggle目录下。 一行代码下载kaggle数据集 经过上面的铺垫，我们已经配置完成了kaggle的api，之后的每一次下载都成为了一种惬意。
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理论上来讲，Kaggle欢迎任何数据科学的爱好者，不过实际上，要想真的参与其中，还是有一定门槛的。. 一般来讲，参赛者最好具有统计、计算机或数学相关背景，有一定的coding技能，对机器学习和深度学习有基本的了解。. Kaggle任务虽然不限制编程语言，但绝大 ...
Kaggle不友好的地方在于全英文，英语不好的同学比较不方便。 另外，Kaggle“没有奖金”，不是真的没有，而是拿奖难度太高，许多职业选手和博导团队群魔乱舞。 如果你是大神，当我没说。 DC&天池. 先为自己说一句： DC在新人友好上有绝对优势，不接受反驳。