国外有kaggle，国内有什么与之类似的平台？ - 知乎
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如何入门？ - 知乎
Kaggle 竞赛和「经典的」数据科学有一些重要的不同之处，但只要你以正确的心态接触它，就也能收获有价值的经验。 让我们解释一下： Kaggle 竞赛. 本质上，带有奖金池的竞赛必须满足一些标准： 问题必须困难：竞赛不应该是一个下午就能解决的任务。
你们都是怎么入门kaggle比赛的？ - 知乎
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 …
kaggle上有哪些好的竞赛项目？哪些适合入门，哪些适合进阶
最近我发现一个汇总了几乎所有Kaggle历史竞赛解决方案和Top思路的网页，新的比赛一结束，这个名单就会更新。这个网页包含了: 几年前的数据竞赛到上个月竞赛的所有Top开源方案的思路;
如何快速入门kaggle呢？ - 知乎
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 …
kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目？ - 知乎
0基础的人如何上手Kaggle？ 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。
有没有谁是全职刷kaggle 比赛靠奖金生活的？ - 知乎
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。
如何在Kaggle中下载数据集？ - 知乎
排名第一的答案已经讲的很清楚了，这里再添加一点在国内使用使用kaggle官方API时可能需要的代理设置。 下载kaggle.json文件之后，可以添加代理来加快访问，增加代理的方法有两种，一种是通过命令设置：
kaggle上的数据集比较大，怎么下载快呢? - 知乎
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。
如何组队参加kaggle的竞赛？怎样分工，或者单人参赛？ - 知乎
一、Kaggle 基本介绍. Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。在 Kaggle 上，企业或者研究机构发布商业和科研难题，悬赏吸引全球的数据科学家，通过众包的方式解决建模问题。