kaggle比赛算力

Ⅰ kaggle比赛对考研复试有帮助吗不知道学校会不会承认这个比赛

答: 比赛对考研复试帮助不大
祝学业有成
步步高升

Ⅱ xgboost 在哪一次kaggle比赛得了冠军

我也正在打算关注Kaggle比赛。还不了解他的比赛policy是允许使用现成算法implement好了的library还是必须自己实现算法code from scratch? 大致看了一下应该是前者，如果是前者的话大部分机器学习的算法都有现成的库可以用。

Ⅲ kaggle比赛实名吗

需要，Kaggle 上的比赛有很多种，比如奖金很高的“Featured”、相对平民化的“Research”等等。

但它们的整体项目模式是相同的，即通过模型作者给出的训练集，然后利用测试集计算结果进行评比。

此外，每个进行中的活动将显示剩余时间，参赛队伍的数量，奖金的金额，并将实时更新与参赛者的位置。

所有参赛队伍都可以在截止日期前自由参加比赛，或者对已经提交的提案进行优化，因此排名也在不断变化，直到最后一分钟才知道谁将获胜。

由于这类问题没有标准答案，只有无限逼近最优解，这样的模型才能激励参与者提出更好的解决方案，甚至带动整个行业的发展。

另一个Kaggle比赛有趣的是，每个人都有自己的个人资料，将首先在自己的项目工作显示，比如活动的实时排名，最好的排位赛的历史。

这些不仅看起来非常成就感，更多的时候充当证书的求职和应用。

Ⅳ 打一个kaggle比赛要多久

比赛通常持续 2 ~ 3 个月，每个队伍每天可以提交的次数有限，通常为 5 次。
kaggle 是 全球顶级的权威性数据科学竞赛平台,也是当今最大的数据科学家、机器学习开发者社区 ，其行业地位独一无二。它在 2010 创立，专注于举办数据科学周边的线上竞赛。
Kaggle 网站的比赛(Competitions)可以分为两大类：
面向初学者 Getting Started：让初学者体会机器学习的比赛 Playground：有趣的比赛，主要看创意，而非解决具体的研究问题
面向竞赛者 Recruitment：赞助商为招聘数据科学家而设立的比赛 Featured：为解决商业问题设立的有奖金的比赛 Research：解决学界前沿问题设立的比赛。

Ⅳ kaggle比赛取得什么名次比较理想

数学分析、概率论、线性代数 、优化理论推荐Andrew Ng的视频，推推公式，然后使用一些机器学习的库去做下kaggle上的比赛。

Ⅵ 参加kaggle竞赛是怎样一种体验

首先说，绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛（除少数是和Discrete Optimization还有Computer Vision(CV) 有关），最重要的是和Machine Learning(ML)关系不大。这是很多人一个误区，往往希望在Kaggle上学到很多ML的知识。Kaggle教给我的第一件事情，就是让我清晰领会到了这两者之间的不同：ML一般从模型或者算法出发，讲的是模型或者算法本身存在的不合理的地方，然后提出新的假设，从而去优化模型或算法。在这个过程中并不针对某一个具体的特殊的问题。而DM恰恰相反，它是从数据本身问题本身出发，希望针对问题的特性来设计最适合的方案。关键是在于对问题和数据的理解。之前总是觉得，DM/CV的paper都好水，到处找一个应用套。在我想明白这个问题之后，我就开始懂得欣赏DM/CV的paper。

其次，我觉得在一个DM的比赛中，最能锻炼到的是对于数据的"嗅觉"。举一个最有趣的例子，往往在比赛中会存在Data Leakage的情况，也就是说，某些和label相关的信息不小心会泄漏在feature中。有人通过这样的feature取得了很好的成绩之后，往往有人觉得非常鄙视。当然我不是说Data Leakage是一件好事情，但是在这背后往往隐藏的是发现leakage的人对于数据本身深刻的认识。这并不是每个人都能做到的。换句话讲，就算没有leakage，这群人还是会排名很前。在Kaggle的比赛中，能收获最大的就是这种嗅觉。这其实也把我自己训练成了一个data believer：也许一次两次的巧合真的是意外，但是如果巧合总是持续发生，那么背后一定有一个原因。

Ⅶ kaggle比赛前百分之二十是什么水平

专业水平。
Kaggle竞赛取得奖金乃至取得好的名次的难度都是非常高的，通常一个项目的参与人数都能达到数千人，而其中只有Top 1可以得到奖金，可以说是高手中的高手。通常来说，几个具有一定水平的业内人士在临时组队的情况下最多也就拿到20名左右的成绩，想要再往前冲往往都需要有一定程度的默契和合作经验了。
所以，对于以学习与实践为目的的小白选手来说，不要太在意排名，从参赛的过程中不断地提升自己才是最终的目的。当经过一次又一次的洗礼最终取得一个不错的成绩后，相信你也已经成长为可以在相关领域独当一面的人才了。

Ⅷ kaggle比赛一个队伍最多有多少人

kaggle比赛有很多题可以选，根据具体的题目有不同人数要求，大多数题目没有团队人数限制。
不是专业团队的话最好控制人数，减少划水量保持动力。

Ⅸ kaggle比赛计算机视觉一定要用深度学习吗

如果是问如何入门CNN，知乎上太多答案了。我并不会开传送门，简单说两句嘛。首先肯定还是基础，这个老生常谈，不细说了。
如果你目的明确，就是要搞CNN，那就直接去学CNN，学习过程中，你肯定会发现很多东西你不会。OK，不会什么，看什么，懂了就行，千万别深究。当然这个方法是用来快速入门的，如果想大有造诣，还是一步步慢慢来。但你的描述又说你时间不够，那就给你说点快速的办法。
在任务中学习，往往很高效，但是不一定最好就是了。

Ⅹ kaggle Jane street竟赛获冠军价值意义

含金量十足。
Kaggle参赛人数越来越多，商业型比赛变少，题目类型变难，想混个奖牌并不容易。Kaggle比赛的奖牌获得机制如下图所示，可以看出，想在1000+支参赛队伍里拿个铜牌，也得是前10%的水平，不费一些功夫是不可能的。
Kaggle的这些变化趋势从一定程度上反映出当前工业界和学术界所关注的问题的变化。工业界所关注的问题与各位参赛者的就业前景相关，学术界所关注的问题与相关专业海外硕博申请者的求学相关。所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景，一次Kaggle比赛的经历会让你收获远超学校学习多得多的东西。