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    Kaggle自2010年诞生以来,吸引了越来越多的数据科学爱好者,截止到2019年,Kaggle网站的注册者已经超过250万人。 如果你对Kaggle还不是很了解,我之前详细地介绍了Kaggle相关的基础知识:
  • 国外有kaggle,国内有什么与之类似的平台? - 知乎
    Kaggle是什么? 题主提到了,那我们先来看Kaggle是什么平台? 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。
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  • kaggle上有哪些好的竞赛项目?哪些适合入门,哪些适合进阶
    回归正题: Kaggle 作为全球最大的数据科学竞赛平台,提供了丰富的项目资源,适合不同水平的学习者。 结合最新竞赛动态和经典项目的推荐,大致上按难度分了下级别,希望对你有帮助: 一、入门级竞赛:掌握数据科学核心流程 1
  • 如何组队参加kaggle的竞赛?怎样分工,或者单人参赛?
    另外,最近看到了kaggle出版了一本最新的竞赛书籍,该书籍内容涵盖了Kaggle的介绍,各种Kaggle的建模问题以及建模的技巧,同时还讲述如何利用Kaggle的经历来构建你的简历等: 如果大家希望获得该书并学习,已经有朋友放置Github上,大家可以加我微信 xtyifan1019,并备注“ kagglebook ”即可。 此外
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    ② Kaggle 自带的 AI 工具,放心用! 近几年Kaggle自己也加了不少AI功能,比如自动化特征工程、智能调参,这些都是平台官方提供的,完全合规,新手可以大胆用。 作为过来人,真心建议大家按这个节奏来,别上来就想搞大模型:
  • 取得kaggle grandmaster是一种什么体验? - 知乎
    但是Kaggle能自动检测刷赞,同一批人如果经常给你点赞就不算了。 实际上需要800到850个赞。 我总结下来,一个好的Notebook要么就分析做得很好,要么就是模型很新颖,再就是得分很高能刷榜。 要做到其中得任意一点都不那么容易(想拿银牌容易金牌难)。
  • 2024年了,kaggle比赛认可度还高吗? - 知乎
    Kaggle比赛在2024年依然具有相当高的认可度,尤其是在数据科学和机器学习领域。 许多企业和招聘经理在评估数据科学家和机器学习工程师时,会关注候选人在Kaggle上的表现。





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