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2022 Kaggle年鉴:比赛趋势与分析 - CSDN文库
pdf
kaggle
人工智能
机器学习
内向的小蝌蚪
1 月前
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"kaggle-2022.pdf" 这篇文档是关于Kaggle平台2022年的年度总结,涵盖了各种与Kaggle比赛相关的统计数据和趋势分析。Kaggle是一个全球知名的竞赛平台,专注于数据科学和机器学习,吸引了众多专业人士和爱好者参与。 在Kaggle年鉴介绍部分,我们了解到2022年Kaggle举办了57场不同的比赛,这些比赛总计吸引了大约6万名参赛者,他们提交了超过84万个解决方案,总奖金达到了162万美元。年鉴内容主要包括比赛类型的统计、参赛选手的统计、使用的模型和库的统计以及比赛内容的汇总。 在比赛类型统计方面,Kaggle比赛被划分为7大类:Feature(工业赛,难度较高)、Research(学术赛,难度较高)、Playground(练习赛,难度适中)、Analytics(数据分析赛)、GettingStarted(入门赛,难度较低)、Kernel赛题(需通过Notebook提交)以及非Kernel赛题(通过Notebook和文件提交)。其中,数据挖掘和计算机视觉类的赛题占据了较大比例。值得注意的是,Playground类的赛题虽然没有正式的积分和奖牌,但仍吸引了大量参赛者进行实践。Kernel赛题通常伴随着更高的奖金,因为这类比赛通常是Feature和Research级别的。 从比赛内容的角度看,2022年的Kaggle赛事中,数据挖掘类的赛题主要出现在Playground类别,而视觉赛题部分,语义分割赛题较为常见,纯分类赛题相对较少。金融量化领域的比赛数量有所增加,而语音识别赛题则较前一年有所减少。此外,高奖金的比赛往往能吸引更多的参赛者,体现出奖金与参赛热情的正相关关系。 Coggle数据科学作为一个国内规模最大的Kaggle竞赛社群,致力于提供全网最全面的竞赛资讯,定期举办知识分享和学习活动,其愿景是促进Kaggle社区的交流,用知识和技术改变世界。 2022年Kaggle的比赛呈现出多样化和专业化的趋势,吸引了不同层次的参赛者,同时也反映了数据科学和机器学习领域的发展动态。无论是对新手还是资深选手,这些比赛都提供了宝贵的实践和学习机会。
Part3
参赛选手统计
ü
Kaggle
平台上男性选手占比为
77
%,和「
Coggle
」公众号性别占比相同
ü
大部分的
Kaggle
用户在
40
岁,且
20
–
30
之间年轻人比较多
Part3
参赛选手统计
ü
Kaggle
累计注册用户已经超过
1100
万
ü
Kaggle
逐渐成为数据集
&
模型
&
代码运行平台
l
Kaggle
Dataset
可以免费存储
100
GB
私有文件
l
Kaggle
Note
book可以支持
CPU
/
GPU
/
TPU
运行
l
不限制
CPU
Notebook运行时间
l
每周
30
–
40
小时免费
GPU
/
TPU
运行时间
Part3
参赛选手统计
ü
40
%左右的
Kaggle
用户拥有硕士学历,高学历占比较多
ü
Coursera
是
Kaggle
用户最偏爱的在线学习平台
.........
.
PART 0
4
参赛工具统计
Part4
参赛工具统计
ü
Pytho
n
是第一编程语言,其次是
SQL
和R
ü
具统计
Kaggle
上R语言的
Noteboo
k
在逐渐变少
剩余90页未读,
继续阅读
leetcode下载-kaggle-book:kaggle题解
2021-06-29 上传
leetcode下载 Kaggle题解 PDF下载 Latex支持 中配置了katex插件,支持Latex语法。 Kaggle是一个顶级的机器学习竞赛的平台... 这个比赛没有最优的答案与最优的题解,随着机器学习技术的发展... 我们希望这个项目一直继续下去,随着技术的更新..题目可以用更好的方式解决 探讨什么样的特征会很有效,数据中的秘密是怎样一步一步被发现,优秀的特征是如何慢慢浮出水面 提供一个特征工程分享的平台... 阅读过程中遇到任何问题,可以以issue的形式提出来,这样可以帮助其他读者来发现、解决这个问题,也可以直接提pull request,贡献您的智慧。 github 1.登录github,并且fork这个项目 2.从自己的github的这个repository上clone代码 3.修改文件后本地命令行或者git工具执行git commit -m"...message...", 4.在github的界面上生成pull request 欢迎贡献~ 感谢以下开源项目对本项目的帮助
[] - 2022-04-25 Kaggle出了一本竞赛书(500页)!.pdf
2023-12-11 上传
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2022-12-28 上传
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如何使用Kaggle数据集
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2021-05-07 上传
人工智能(AI)是当今技术领域最为热门的...动手实践是学习机器学习的关键,可以通过模仿优秀的案例,如在GitHub和Kaggle等平台上找到的项目,来积累经验。开始时不必急于原创,先学会模仿,然后在此基础上进行创新。
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【Kaggle-Notebooks】是数据科学领域一个非常重要的资源库,它包含了大量使用Jupyter Notebook编写的项目和竞赛解决方案。Jupyter Notebook是一种交互式笔记本环境,它结合了代码、文本、数学公式、图像和其他多媒体...
死磕代码程序媛
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