kaggle比賽算力

Ⅰ 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

Ⅱ xgboost 在哪一次kaggle比賽得了冠軍

我也正在打算關注Kaggle比賽。還不了解他的比賽policy是允許使用現成演算法implement好了的library還是必須自己實現演算法code from scratch? 大致看了一下應該是前者，如果是前者的話大部分機器學習的演算法都有現成的庫可以用。

Ⅲ kaggle比賽實名嗎

需要，Kaggle 上的比賽有很多種，比如獎金很高的「Featured」、相對平民化的「Research」等等。

但它們的整體項目模式是相同的，即通過模型作者給出的訓練集，然後利用測試集計算結果進行評比。

此外，每個進行中的活動將顯示剩餘時間，參賽隊伍的數量，獎金的金額，並將實時更新與參賽者的位置。

所有參賽隊伍都可以在截止日期前自由參加比賽，或者對已經提交的提案進行優化，因此排名也在不斷變化，直到最後一分鍾才知道誰將獲勝。

由於這類問題沒有標准答案，只有無限逼近最優解，這樣的模型才能激勵參與者提出更好的解決方案，甚至帶動整個行業的發展。

另一個Kaggle比賽有趣的是，每個人都有自己的個人資料，將首先在自己的項目工作顯示，比如活動的實時排名，最好的排位賽的歷史。

這些不僅看起來非常成就感，更多的時候充當證書的求職和應用。

Ⅳ 打一個kaggle比賽要多久

比賽通常持續 2 ~ 3 個月，每個隊伍每天可以提交的次數有限，通常為 5 次。
kaggle 是 全球頂級的權威性數據科學競賽平台,也是當今最大的數據科學家、機器學習開發者社區 ，其行業地位獨一無二。它在 2010 創立，專注於舉辦數據科學周邊的線上競賽。
Kaggle 網站的比賽(Competitions)可以分為兩大類：
面向初學者 Getting Started：讓初學者體會機器學習的比賽 Playground：有趣的比賽，主要看創意，而非解決具體的研究問題
面向競賽者 Recruitment：贊助商為招聘數據科學家而設立的比賽 Featured：為解決商業問題設立的有獎金的比賽 Research：解決學界前沿問題設立的比賽。

Ⅳ kaggle比賽取得什麼名次比較理想

數學分析、概率論、線性代數 、優化理論推薦Andrew Ng的視頻，推推公式，然後使用一些機器學習的庫去做下kaggle上的比賽。

Ⅵ 參加kaggle競賽是怎樣一種體驗

首先說，絕大部分的Kaggle比賽是Data Mining(DM)比賽（除少數是和Discrete Optimization還有Computer Vision(CV) 有關），最重要的是和Machine Learning(ML)關系不大。這是很多人一個誤區，往往希望在Kaggle上學到很多ML的知識。Kaggle教給我的第一件事情，就是讓我清晰領會到了這兩者之間的不同：ML一般從模型或者演算法出發，講的是模型或者演算法本身存在的不合理的地方，然後提出新的假設，從而去優化模型或演算法。在這個過程中並不針對某一個具體的特殊的問題。而DM恰恰相反，它是從數據本身問題本身出發，希望針對問題的特性來設計最適合的方案。關鍵是在於對問題和數據的理解。之前總是覺得，DM/CV的paper都好水，到處找一個應用套。在我想明白這個問題之後，我就開始懂得欣賞DM/CV的paper。

其次，我覺得在一個DM的比賽中，最能鍛煉到的是對於數據的"嗅覺"。舉一個最有趣的例子，往往在比賽中會存在Data Leakage的情況，也就是說，某些和label相關的信息不小心會泄漏在feature中。有人通過這樣的feature取得了很好的成績之後，往往有人覺得非常鄙視。當然我不是說Data Leakage是一件好事情，但是在這背後往往隱藏的是發現leakage的人對於數據本身深刻的認識。這並不是每個人都能做到的。換句話講，就算沒有leakage，這群人還是會排名很前。在Kaggle的比賽中，能收獲最大的就是這種嗅覺。這其實也把我自己訓練成了一個data believer：也許一次兩次的巧合真的是意外，但是如果巧合總是持續發生，那麼背後一定有一個原因。

Ⅶ kaggle比賽前百分之二十是什麼水平

專業水平。
Kaggle競賽取得獎金乃至取得好的名次的難度都是非常高的，通常一個項目的參與人數都能達到數千人，而其中只有Top 1可以得到獎金，可以說是高手中的高手。通常來說，幾個具有一定水平的業內人士在臨時組隊的情況下最多也就拿到20名左右的成績，想要再往前沖往往都需要有一定程度的默契和合作經驗了。
所以，對於以學習與實踐為目的的小白選手來說，不要太在意排名，從參賽的過程中不斷地提升自己才是最終的目的。當經過一次又一次的洗禮最終取得一個不錯的成績後，相信你也已經成長為可以在相關領域獨當一面的人才了。

Ⅷ kaggle比賽一個隊伍最多有多少人

kaggle比賽有很多題可以選，根據具體的題目有不同人數要求，大多數題目沒有團隊人數限制。
不是專業團隊的話最好控制人數，減少劃水量保持動力。

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。

Ⅹ kaggle Jane street竟賽獲冠軍價值意義

含金量十足。
Kaggle參賽人數越來越多，商業型比賽變少，題目類型變難，想混個獎牌並不容易。Kaggle比賽的獎牌獲得機制如下圖所示，可以看出，想在1000+支參賽隊伍里拿個銅牌，也得是前10%的水平，不費一些功夫是不可能的。
Kaggle的這些變化趨勢從一定程度上反映出當前工業界和學術界所關注的問題的變化。工業界所關注的問題與各位參賽者的就業前景相關，學術界所關注的問題與相關專業海外碩博申請者的求學相關。所以不論你是求職者還是學生，如果對數據科學感興趣，都可以利用Kaggle來鍛煉自己的技能，提升自己的背景，一次Kaggle比賽的經歷會讓你收獲遠超學校學習多得多的東西。