kaggle比赛

雷锋网 AI 开发者按： 在大多数机器学习竞赛中，特诊工程的质量通常决定着整个作品的得分与排名，也是参赛者们非常看重的一部分。在 GitHub 上，作者 Nomi（专注于计算机视觉与嵌入式技术，也是 tiny-dnn 的原作者）向我们介绍了一个面向 kaggle 数据科学和离线竞赛的实用工具库 nyaggle，

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：How to Start Competing on Kaggle 作者 |  Chirag Chadha翻译 | IinIh      编辑 | 邓普斯•杰弗、王立鱼原文链接：https://towardsdatascience.com/how-to

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Classifying Artwork Images Kaggle Competition作者 |  Terrance Whitehurst 翻译 |   M惠M校对 | 酱番梨        整理 | 菠萝妹原文链接：https://mediu

雷锋网 AI 研习社按，在 数据分析秘籍在这里：Kaggle 六大比赛最全面解析（上） 一文中，AI 研习社介绍了结构化数据和 NLP 数据的处理方式，其中包括对 Titanic，房价预测，恶意评论分类，恐怖小说家身份识别四个比赛的详细分析。 本文将介绍图像类比赛的数据处理经验，以树叶分类竞赛（L

雷锋网 AI 研习社按，Kaggle 上有各式各样的数据挖掘类比赛，很多参赛者也乐于分享自己的经验，从他人的经验中进行总结归纳，对自己的实践也非常重要。本文将以 Kaggle 上 6 个不同的比赛为例，介绍常见的三类数据（结构化数据，NLP 数据，图像数据）分析经验，以助力大家提升数据分析能力。此文为上篇，主要介绍结构

雷锋网 AI 科技评论按：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了许多计算机视觉等相关领域的研究者参与。输入图像（左）和理想的输出图

雷锋网 AI 科技评论按：最近在 Kaggle 上有一场关于 网络流量预测的比赛 落下帷幕，作为领域里最具挑战性的问题之一，这场比赛得到了广泛关注。比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量，分两个阶段进行，首先是训练阶段，此阶段的结果是基于历史数据的验证集结果，接下来的阶段则是真正的预测阶段

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论消息，近日，Kaggle Blog上刊登了对「 Planet: Understanding the Amazon from Space 」比赛冠军的专访，在访问中，我们了解到了冠军选手 bestfitting 的一些基础信息，他在比赛中所用的

雷锋网  AI 研习社按： Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台，来看看 Kaggle 亚马逊雨林比赛金牌团队的经验分享吧。日前，雷锋网 AI 研习社组织的学术青年分享会中，中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获