Kaggle 竞赛入门

  • 打比赛不用写算法源码，应用的时候不用自己写。学习的时候可以自己写。

Kaggle 竞赛入门

  • 认识 Kaggle 平台
  • Kaggle竞赛知识前提
    • 结构化数据前提
    • 图像数据
    • 文本数据
  • Kaggle竞赛套路
  • 一个赛题的完整流程

认识 Kaggle 平台

Kaggle 官网
主页，比赛（数据，代码，讨论）

Kaggle竞赛知识前提

数据

  1. 结构化数据
  2. 文本数据
  3. 图像数据

结构化数据前提

  • 机器学习三剑客
    1. numpy
    2. matplotlib
    3. pandas
  • sklearn
  • gensim：文本处理
  • xgboost：集成学习
  • lightgbm：集成学习
  • catboost：集成学习

去官网查

图像数据

图像分类，目标检测，图像分割，图像生成

  • TensorFlow
  • Pytorch
  • CNN
  • YOLO 和 RCNN 系列
  • FCN 为代表的语义分割网络
  • GAN

文本数据

  • jieba
  • gensim
  • sklearn
  • torchaudio

Kaggle竞赛套路

  1. 从 baseline 入手
  2. 基于 baseline 改进
  3. 改进 baseline 中的数据处理和算法
  4. 多去讨论区看看
  5. 每天抽一到两小时来做

一个赛题的完整流程

在这里插入图片描述

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