Kaggle衆所周知是從事機器學習和數據分析者的聚集地，今天就讓我們邁入這個聖地，揭開它的面紗。

1 kaggle的主頁面

kaggle主頁面

主頁上的菜單欄主要展示了Competitions（競賽）、Datasets（數據集）、Notebooks（kernel，程序）、Discussion（討論區）和Courses（相關基礎課程）。

這裏比較重要的是Competitions（競賽），我們來看看它！

2 通過幫助文檔全面瞭解下kaggle

最簡單的方式就是根據官方文檔來了解kaggle了，點擊下圖所示的地方，就可以進入幫助文檔，幫助文檔介紹了四個方面

• 競賽：包括競賽類別、競賽形式、如何組隊、如何提交結果

• 數據集：數據集類型、搜索創建暑數據集以及如何發起一個數據項目等

• 筆記本（Notebooks）：其實就是kernel，類似於python的jupyter notebook。這是重點！你可以利用kaggle上的免費計算資源哦！

• API接口：kaggle提供命令行的形式查看競賽內容，下載和提交競賽數據
  幫助文檔1

幫助文檔2

3 Kaggle的競賽類型

競賽頁面

在這個頁面我們可以搜索到所有的競賽題目。

3.1 根據比賽內容分類

大致可以分爲三類：

(1) 數據挖掘

kaggle上大多都是 數據挖掘類的競賽，其便籤往往是tabular data

(2) 計算機視覺（CV）

對於CV領域的競賽，其標題下往往含有  image data或video data的標籤，這類競賽往往不僅僅包含圖像分類，還有定位、檢測和分割，當然也有視頻理解。

圖像數據標籤

含有ImageData標籤競賽的統計

(3) 自然語言處理（NLP）

對於NLP領域的競賽，其往往含有text data或nlp的標籤

含有text data標籤的比賽

3.2 根據比賽的級別分類

級別分類

(1) 入門級：Getting started

入門級主要針對剛入門 機器學習的初學者，是kaggle裏最簡單的比賽，都是永久性的。就好像是kaggle競賽中的Hello world。在裏面也會有很多大神給出的參考答案，有很多思想值得學習。因此是一個鼓勵性質的比賽，沒有獎品或者積分。

     下圖就列出了三個經典的入門級比賽：

• 手寫數字識別：這個是CV屆深度學習入門的Hello world，用來識別手寫數字0～9，其來自美國國家標準與技術研究所，是數據集NIST的縮小版。

• Titanic: Machine Learning from Disaster ：是當年泰坦尼克號郵輪上旅客的真實數據，通過遇難者的基本信息來預測是否生存下來。是一個分類問題

• 房價預測：這個就是一個簡單的迴歸問題。顧名思義，就是根據房子的基本信息進行房價的預測。

  三個經典的入門級比賽

(2)  進階級：Playground

Playground，顧名思義，一個廣場，提供大家玩的。主要面向打過初級比賽後，想要嘗試增加難度的新手。這種比賽後面通常會標有Kowledge（經驗）、Kudos（榮譽）和少量獎金，因此一些示例比賽如：

image.png

• 貓狗分類

• 葉片分類

• 紐約出租車行駛時間預測

(3) 高級：Featured

Featured，即重要比賽或者高級比賽。通常帶有商業目的，難度較大，需要有深厚的 機器學習功底。

高級比賽

重點是：高級比賽是有賞金的！有的獎池子高達100萬美元！當然要獲得獎金必須位列前幾名，拿剛剛結束的Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements這個比賽爲例，總獎金高達10萬美金，第一名可以分的2.5萬美元，第二名2萬美元，直到第七名是1萬美元。而且每個人都可以參與哦！

獎金分配示例

當然沒有獲得獎金的也有️金牌、銀牌和銅牌之分，一般都是多個，如果參加比賽的隊伍有兩千多個，通常位列200左右也都可以獲得銅牌。
排行榜中的獎牌

(4)研究級別：Research

與高級比賽相比研究類比賽更具實驗性，而且通常沒有獎金和分數，但是其爲解決某些競爭較弱的特定領域提供瞭解決方案。
    一些舉例：

• 谷歌地標檢索挑戰 - 給定一張圖片，你能在數據集中找到所有相同的地標嗎？

• 右鯨識別 - 在航拍照片中識別瀕臨滅絕的右鯨

• 大規模分級文本分類 - 將維基百科文檔分爲大約300000個類別之一

(5) 招聘型：Recruitment

在招聘競賽中，個人將爲公司策劃的挑戰建立 機器學習模型。在比賽結束時，感興趣的參與者可以上傳他們的簡歷供主持人考慮。獎品是（可能）舉辦比賽的公司或組織的工作面試。
舉例比賽：

• 沃爾瑪招聘 - 商店銷售預測

• 愛彼迎招聘 - 新用戶預定預測

(6) 年度比賽：Annual

雖然本身不是嚴格的競爭類型，但Kaggle保持着每年兩次的競爭傳統。
第一個是三月 機器學習比賽，自2014年以來每年都在美國大學籃球錦標賽上進行。
第二個是聖誕老人主題優化競賽，每年聖誕節前後舉辦一次。

(7) 限制參與賽：Limited Participation

Kaggle很少舉辦有限參與的比賽。這些比賽要麼是私人的，要麼是邀請的。
有限參與比賽的一個例子是大師級比賽，這是一種私人比賽，只限制可見性和提交給受邀用戶，通常是kaggle大師和大師級。 篩選Masters比賽類別，可以看到kaggle一共舉辦過6次master大賽，最近一次也是五年前了。Master大賽
4 比賽的形式

(1) 經典形式

簡單（或「經典」）的比賽是那些遵循標準kaggle格式的比賽。在簡單的競爭中，用戶在接受競爭規則後，可以在競爭開始時訪問完整的數據集。作爲競爭對手，您將下載數據，在本地或內核中構建模型，生成預測文件，然後將預測作爲提交文件上傳到kaggle上。到目前爲止，關於kaggle的大多數比賽都遵循這種格式。

(2) 兩階段形式

在兩階段比賽中，挑戰分爲兩部分：第一階段和第二階段，第二階段建立在第一階段取得的成績上。階段2涉及在階段開始時發佈的新測試數據集。階段2的合格性通常需要在階段1中提交。在兩階段比賽中，閱讀和理解比賽的具體規則和時間表尤爲重要。
其中一個例子就是 自然保護漁業監測競賽.

(3)kernel-only形式

有些比賽只進行內核比賽或代碼比賽。在這些比賽中，所有的參賽作品都是在一個kaggle內核內完成的，不可能直接上傳參賽作品。

這些比賽有兩個吸引人的特點。競爭更加平衡，因爲所有用戶都有相同的硬件津貼。而且獲勝的模型往往比其他競爭中獲勝的模型簡單得多，因爲它們必須在內核平臺施加的計算約束下運行。

僅內核競爭配置了它們對您可以提交的內核的獨特約束。這些特性可能受到如下限制：CPU或GPU運行時、使用外部數據的能力以及對Internet的訪問。要了解必須遵守的約束條件，請查看特定競爭對手的內核需求。