kaggle 练习，请按照以下5个步骤开始使用Kaggle。

关于一些请按照以下5个步骤开始使用Kaggle。和kaggle 练习的热门话题，下面就让小编为大家一一讲解吧！

Kaggle是一个流行的数据科学竞赛。这个太大了，如果你是一个初学者，你可能会感到不知所措，不知道如何开始你成为一名优秀数据科学家的旅程。难怪大家都犹豫不决。很多人可能都有类似的担忧，比如

我该如何开始？

我的合作伙伴是一位经验丰富的博士生研究员吗？

如果您没有实际获胜机会，是否值得参加比赛？

这就是数据科学的全部意义吗？即使数据科学在Kaggle表现不佳，它还有未来吗？

未来我该如何提高我的排名？

如果您曾经被过这些题，本文将详细介绍您需要了解的有关如何开始使用Kaggle、提高您的技能并享受乐趣的所有信息。

卡格尔竞赛

在开始之前，您应该了解Kaggle比赛的整体设置。Kaggle是一个，开发人员和数据科学家可以在其中举办机器学习竞赛、托管数据库以及编写和共享代码。基本上，一场比赛必须满足几个标准。

我认为这个项目将会很困难。为了获得的投资回报，主办公司提出了最大、最明显的题。而且你提供的解决方案必须是新的。赢得现代比赛通常需要进行扩展研究、定制算法、训练高级模型等等。而且性能必须是相对的。您的解决方案将与其他人的解决方案进行比较，因为竞争中一定有赢家。

卡格尔值得吗？

尽管Kaggle和一般数据科学之间存在差异，但Kaggle对于初学者来说仍然是一个很好的学习工具。

每场比赛都是独立的。通过消除为项目确定范围和收集数据的需要，您可以专注于其他技能。练习就是练习。学习数据科学的最好方法就是实践。只要你不为赢得每场比赛而感到压力，你仍然可以练习有趣的题。

对获者的讨论和采访很有启发性。每场比赛都有自己的讨论区和获者汇报。了解经验丰富的数据科学家的思维过程。

如何开始使用Kaggle

了解比赛设置后，下一步是制定逐步的行动计划，以慢慢改进并在Kaggle上竞争。

步骤1选择编程语言。

首先，我建议大家选择一种编程语言并坚持下去。Python和R在Kaggle和更广泛的数据科学社区中都很流行。

从头开始的初学者更喜欢Python，因为它是一种可以从头到尾使用的通用编程语言。

第2步学习数据探索的基础知识。

加载、浏览和组织数据的能力是数据科学的第一步，因为它为您在模型训练过程中做出的许多决策提供信息。

如果你选择Python路线，我推荐Seaborn库，它是专门为此目的而设计的。它具有高级功能，可让您绘制最常见和有用的图表。

第3步训练您的第一个机器学习模型。

在开始使用Kaggle之前，我们建议在更简单、更易于管理的数据集上训练您的模型。这将使您熟悉机器学习库和土地布局。关键是养成良好的习惯，例如将数据集拆分为独立的训练集和测试集、交叉验证以避免过度拟合以及使用适当的性能指标。

这里推荐大家使用贪心科技AI课程。

本课程的核心内容侧重于机器学习，并通过现实世界的示例加深对技术的理解。课程内容旨在介绍人工智能及相关基础理论。使用后最直观的感受就是这个课件中的案例准备得非常充分。它可以作为课后如何处理机器学习任务的指南。课堂练习旨在测试学生并解决他们迄今为止可能涵盖的任何概念知识。它是计算机科学、控制论、哲学、经济学、生物学、混沌理论或模糊逻辑的混合体。而且内容设置几乎涵盖了Kaggle所需的所有技能。

内容

线性和逻辑回归、向量化、正则化、神经网络、前馈和反向传播、成本函数、网络初始化、SVM、降维、监督/无监督学习、主成析、K均值聚类、异常检测、推荐系统等。还有很多关于应用机器学习的建议，包括诊断偏差和方差错误、实施学习验证测试集、如何衡量模型性能以及哪些算法在规模或规模较小时更有效。我们解释如何调整上述算法以更好地适应您的数据需求和情况。

这套机器学习工作流程将带您一个接一个地完成机器学习项目。尽管各个项目可能有所不同，但大多数工作流程都有几个常见的任务题评估、数据探索、数据预处理和模型训练/测试/部署。随着您的学习，您将逐渐发现这些关键步骤的有用可视化。

程序

本课程的视频讲座简单易懂，而且由于是在线的，购买后可以随时使用，比较适合像我这样时间分配困难的上班族或者学生。每门课程还配有具体题，帮助大家巩固知识点和概念。当我自己这些题时，我喜欢这些题被很好地框架并融入到每个部分的课程内容中，实现了立即融入，为后续学习奠定了基础。

部门

虽然团队成立不久，但教师和研究人员均拥有丰富的行业和教学经验。本课程核心团队由国内外人工智能专家组成，多名合伙人及导师均为业内资深工程师。当我上这门课时，我的导师是一位亚马逊工程师，Mr.是李文哲。他对每一个题都解释得非常仔细，尤其是出现计算题时，他一步步写下具体的公式。而且，他经常进行推理，举出同类的例子来加深我们的记忆。李老师是一位充满活力、温柔且经验丰富的教练。他激发了人们的信心，尤其是当他分享实用的实施技巧和对常见陷阱的警告时。

我的GreedyTechnologyAI课程的一大好处是我有一位老师和助教在课前和课后指导我。老师的态度非常积极，助教教学也非常认真负责。每次我提出题，他们都会及时回复，即使现在下课，我们也会经常沟通最近遇到的题。

编程

除了上面提到的理论知识外，贪心科技AI课程还涵盖了编程。正如我之前所说，本课程的核心是Python。

GreedyTechnology的这门课程为没有编程经验的人提供了基本的Python内容。对于没有编程基础的统计学学生来说，节省了大量课后教代码的时间，大大提高了学习效率。除了理论内容外，本课程还提供了机器学习领域的代表性示例，例如广告点击率预测、情感分析项目、信用卡欺诈预测、零售场景中的用户分层、意图识别等。仅供学生参考。如果您有兴趣，可以继续学习更高级的课程。该课程侧重于各种示例来学习和练习高级内容。对于本节的练习题，我推荐使用jupyter，这也是我学习时使用的网站。Jupyter是一种免费、开源、交互式网络工具，被称为计算笔记本，它允许研究人员将软件代码、计算输出、解释性文本和多媒体资源组合在一个文件中。每门课程结束后，我都会去课程并下载练习文件。

这些项目为参加Kaggle比赛提供了大量的练习机会。

第四步解决匹配题。

当你有了一定的知识基础后，你就可以准备参加Kaggle比赛了。Kaggle的比赛根据励的不同分为不同的类型。知识、工作、金。该测验适合想要入门的初学者。这些比赛适合初学者，因为您会发现许多文章和示例解决方案解释如何获得好成绩。本次比赛分为以下几个组别最常见的是

重大竞赛——这些竞赛通常由公司、组织或政府赞助。他们拥有最大的金池。

研究——这些竞赛是研究驱动的，金很少甚至没有。还有非传统的提交流程。

招聘——我们是由希望聘请数据科学家的公司赞助的。这种现象还是比较少见的。

入门-本次锦标赛的结构与主锦标赛类似，但没有池。它具有更简单的数据集、广泛的教程和滚动提交窗口，因此您可以随时加入。“入门”竞赛非常适合初学者，因为它们提供了一个低压学习环境，并且有许多社区创建的教程的支持。

第五步竞争

如果你已经打下了一些基础，那么你现在已经34岁了；是时候参加比赛了。通常需要花费更多的时间和精力才能获得良好的排名。因此，明智地选择活动是个好主意。参加比赛，让您接触到与您的长期目标相符的技能和工艺。我想在这里告诉大家的是，参加比赛是为了最大化你的学习成果，而不是你的收入。金固然不错，但更有价值的励是你为职业发展所培养的技能。

在参加比赛之前和之后，您可以回顾过去与您试图解决的题类似的比赛。Kaggle经常在其博客上发布对过去比赛获者的采访。看看您是否可以应用类似的方法来解决您的题。此外，获者经常将他们的解决方案代码作为开源项目发布在GitHub上。仔细查看竞赛论坛以获取有用的帖子或讨论。值得注意的是，Kaggle比赛需要持续的努力和奉献，您应该继续努力创造更好的提交作品，直到最后。如果你一段时间不参加，别人会越来越好，你的排名就会下降。