Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.

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Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks. Find help in the Documentation. Kaggle Notebooks are a computational environment that enables reproducible and …

Kaggle 是一个 数据建模 和 数据分析 竞赛平台。 企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 这一 众包 模式依赖于这一事实，即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题，而研究者不可能在一开始就了解什么方法对于特定问题是最为有效的。 Kaggle的目标则是试图通过众包的形式来解决这一难题，进而使 数据科学 成为一场运动。 2017年3月8日 谷歌 官方博客宣布收购Kaggle。 Kaggle 的官网网站： Slogan: Making …

文章浏览阅读2.4w次，点赞29次，收藏281次。 以TitanicTop4%withensemblemodeling为例，熟悉使用Kaggle网站及项目复现。 _kaggle官网.

kaggle创建于2010年，是一个为开发商和数据科学家提供举办 数据科学竞赛 、托管数据库、编写和分享代码的在线平台，2017年被谷歌收购。 公司和研究者在上面发布一些数据，提出一个实际需要解决的问题；参赛者们组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，选出的最佳方案可以获得奖金。 除此之外，kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。 从某种角度来讲，大家可以把kaggle理解为一个众包平台， …

2017年5月18日 · 这篇文章的目的是介绍自己第一次参加Kaggle的心历路程，总结遇到的问题和解决思路，为自己以后参赛做准备。同时这篇文章也可以作为一个初学者的入门Kaggle的参考，如果想要在入门kaggle的时候拿到一个好的名次，可以参考我的一些方法实践。本文可以随意转载，但务必注明出处和作者, 并且发邮件[email protected]通知与我。

在这一节中我会讲述一次 Kaggle 比赛的大致流程。 1. Data Exploration. 在这一步要做的基本就是 EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的处理和建模提供必要的结论。 通常我们会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。 通常来说 matplotlib 和 seaborn 提供的绘图功能就可以满足需求了。 比较常用的图表有： 查看目标变量的分布。 当分布 不平衡 时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。 对 …

Grow your data science skills by competing in our exciting competitions. Find help in the documentation or learn about Community Competitions. Kaggle is the world’s largest data …

Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在 墨尔本 创立的，主要为开发商和 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。 该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引 谷歌 的主要因素。 Kaggle公司是由联合创始人兼首席执行官AnthonyGoldbloom2010年在墨尔本创立的，主要是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。 这一平台 …