Ⅰ 怎麼在git上獲取kaggle比賽中的共享代碼
可以以個人或者組隊的形式參加比賽。組隊人數一般沒有限制，但需要在 Merger Deadline 前完成組隊。為了能參與到比賽中，需要在 Entry Deadline 前進行至少一次有效提交。最簡單地，可以直接提交官方提供的 Sample Submission。關於組隊，建議先單獨個人進行數據探索和模型構建，以個人身份進行比賽，在比賽後期（譬如離比賽結束還有 2~3 周）再進行組隊，以充分發揮組隊的效果（類似於模型集成，模型差異性越大，越有可能有助於效果的提升，超越單模型的效果）。當然也可以一開始就組好隊，方便分工協作，討論問題和碰撞火花。
Kaggle 對比賽的公正性相當重視。在比賽中，每個人只允許使用一個賬號進行提交。在比賽結束後 1~2 周內，Kaggle 會對使用多賬號提交的 Cheater 進行剔除（一般會對 Top 100 的隊伍進行 Cheater Detection）。在被剔除者的 Kaggle 個人頁面上，該比賽的成績也會被刪除，相當於該選手從沒參加過這個比賽。此外，隊伍之間也不能私自分享代碼或者數據，除非在論壇上面公開發布。
Ⅱ 用神經網路干Kaggle的比賽有前途嗎
神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。
例如預報天氣： 溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為。
Ⅲ 如何看待Kaggle最新比賽Zillow禁止中國居民參加第二輪
其實是相復比過去的比賽來說制，這次比賽的獎金太高了，對發展中國家的人來說尤其具有巨大的吸引力。中國相對來講經濟不夠發達，肯定是有人通過這種方式賺錢的，如果有 100 萬美元的獎勵，我相信肯定有不少非常聰明的中國人，會想出各種辦法，付出極大的努力去贏得比賽，拿到獎金，這點我一點也不懷疑。到時候就不太好看了，畢竟是美國的地產公司。這次比賽號稱 million-dollar，本來就是 Google 收購 Kaggle 之後，在風口加把火，同時促進他的 AI 戰略。如果被中國人贏得了，美國的國際影響力也會下滑。最近 AlphaGo 和中國人的比賽，因為會涉及到政治，所以中國也稍微限制了傳播，一方面就是出於這個考慮。中國人多啊，你是無法預料和控制有人會使用什麼樣的手段去參賽的。
Ⅳ 如何使用python快速搭建機器學習系統並在kaggle競賽平台上實戰
Expedia比賽的挑戰是你基於在Expedia提供的用戶的搜索數據中的一些屬性來預測他們會預定哪一個。
Ⅳ 為什麼Kaggle數據分析競賽者偏愛XGBoost
1. 熟悉python里的numpy,pandas和matplotlib三大神器，做前期的數據分析和預處理，包括特徵工程部分2. 熟悉sklearn，裡面有不少機器學習的東西3. 熟悉Keras，tensorflow等深度學習框架，有時候dl效果更好4. 看之前比賽冠軍的分享，或者看一些好的kernels5. 劃分好訓練集和驗證集6. 了解調參trick7. 整個過程無非就是理解題意，做好數據分析，數據預處理，然後最重點是搞好特徵工程，然後xgboost,lightgbm,gbdt,fm,dl等等演算法跑加調參，最後bagging和stacking集成
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Ⅵ Kaggle 數據競賽都有哪些套路
挺有意復思的。可以遇到很多頂制尖高手。像參加flight2的時候遇到netflix冠隊長Gabor Takacs，他本身在AI領域也有深耕，參加Galaxy Zoo 的時候遇到Lecun實驗室的幾個小組。 有的人說，前幾名通常是機器好或者運氣好，我倒不這么看，從這些頂尖高手身上可以學到很多東西。除了一絲不苟的嚴謹和精湛的專業素質，更令人佩服的是他們絕不服輸的精神，EQ絕對超一流。很多比賽前面50名不停輪動，像loan-default-prediction，從前幾名跌到幾十名就是一、兩天的事情，很多時候我都感覺筋疲力盡了，而那些最頂尖的高手，依然不斷的更新方案，一次次的推翻自己，一次次的迎頭趕上，有的比賽他們提交的方案多達上百個，嘗試過很多種方法，這比馬拉松磨人多了。 真正的頂尖高手都是極其勤奮的人。 最近做搜索引擎沒時間參加kaggle了，過段時間我還會繼續去向高手們學習的。
Ⅶ kaggle比賽對考研復試有幫助嗎不知道學校會不會承認這個比賽
答: 比賽對考研復試幫助不大
祝學業有成
步步高升
Ⅷ 如何使用Python在Kaggle競賽中成為Top15
Kaggle比賽是一個學習數據科學和投資時間的非常的方式，我自己通過Kaggle學習到了很多數據科學的概念和思想，在我學習編程之後的幾個月就開始了Kaggle比賽，最近還贏得了幾個比賽。
要在Kaggle比賽中取得好成績不僅僅是要求知道一些機器學習演算法，而且要有一個准確的思維模式，好學，花大量的時間探索數據。
Ⅸ kaggle比賽計算機視覺一定要用深度學習嗎
如果是問如何入門CNN，知乎上太多答案了。我並不會開傳送門，簡單說兩句嘛。首先肯定還是基礎，這個老生常談，不細說了。
如果你目的明確，就是要搞CNN，那就直接去學CNN，學習過程中，你肯定會發現很多東西你不會。OK，不會什麼，看什麼，懂了就行，千萬別深究。當然這個方法是用來快速入門的，如果想大有造詣，還是一步步慢慢來。但你的描述又說你時間不夠，那就給你說點快速的辦法。
在任務中學習，往往很高效，但是不一定最好就是了。