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【Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解
Contents 1 关于Kaggle竞赛 1.1 比赛奖牌规则如下： 2 图像识别竞赛流程 3 数据准备 3.1 模型设计 3.2 迭代训练 3.3 模型测试 4 总结 关于Kaggle竞赛 Kaggle 是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下： kaggle上的竞赛主要分为A类赛和B类赛。 我现阶段专注于图像识别，所以我参加了三个kaggle竞赛都是CV领域的，下面是我总结的Kaggle的CV类竞赛的流程。 图像识别竞赛，主要是对未知图像进行分类，然后在测试集上测试后，提交结果到Kaggle平台，查看分数和排名。 模型测试 迭代训练后的模型泛化性和效果如何，需要在测试集上测试之后才能知道，这也是Kaggle竞赛与网上乱七八糟的一些demo的不同之处，模型需要对较大的测试集进行测试，并将图像分类的测试结果写入csv
2.2K31编辑于 2022-09-05 - 来自专栏AI那点小事
组队竞赛
牛牛举办了一次编程比赛,参加比赛的有3*n个选手,每个选手都有一个水平值a_i.现在要将这些选手进行组队,一共组成n个队伍,即每个队伍3人.牛牛发现队伍的水平值等于该队伍队员中第二高水平值。 例如: 一个队伍三个队员的水平值分别是3,3,3.那么队伍的水平值是3 一个队伍三个队员的水平值分别是3,2,3.那么队伍的水平值是3 一个队伍三个队员的水平值分别是1,5,2.那么队伍的水平值是2 为了让比赛更有看点,牛牛想安排队伍使所有队伍的水平值总和最大。 如样例所示: 如果牛牛把6个队员划分到两个队伍 如果方案为: team1:{1,2,5}, team2:{5,5,8}, 这时候水平值总和为7. 而如果方案为: team1:{2,5,8}, team2:{1,5,5}, 这时候水平值总和为10. 没有比总和为10更大的方案,所以输出10.
63310发布于 2020-04-18 - 来自专栏机器学习/数据可视化
机器学习算法竞赛实战-竞赛问题建模
机器学习算法竞赛实战-竞赛问题建模 更新《机器学习算法竞赛实战》一书的阅读笔记，更多详细的内容请阅读原书。 本文的主要内容包含： 竞赛问题建模 针对具体问题的建模分为3个部分： 赛题理解 样本选择 线下评估策略 赛题理解 业务背景：深入业务、明确目标 数据理解：数据基础层、数据描述层；前者关注：字段来源、取数逻辑
41820编辑于 2023-08-25 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【竞赛相关】Kaggle活跃竞赛的最新汇总
双十一将至，为了方便大家顺利完成的竞赛。我们整理了现有Kaggle平台上的比赛信息，加油奥利给！
1.2K20发布于 2020-11-17 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
算法竞赛（二）
PS：有时候，按下回车键，不一定意味着输入结束，在windows环境下，我们输入完成后，还要按下 ctrl + z，这个时候代表输入结束，Linux环境下，按下ctrl + D 可代表输入结束
52720编辑于 2021-12-09 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
算法竞赛（一）
算法竞赛的目的是找到解决问题的答案，不是比谁的答案更高级!!! b; 方法三 a=a^b; b=a^b; a=a^b; 方法四 int t; t = a; a = b; b = t; */ 这个交换数据的题目还有两种，一种使用指针，还有是用函数，在算法竞赛中
44210编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AIWalker
【竞赛小汇】NTIRE2021 视频超分竞赛
本文对NTIRE2021视频超分竞赛进行了简单的介绍，总而言之一句话：BasicVSR是最大赢家。 根据上述HR图像，我们合成以下两个数据集用于不同竞赛赛道。 Track1: Video Super-Resolution. 更详细的解读请移步：CVPR2021 | NTIRE2021竞赛"三冠一亚"方案BasicVSR++，Vid4新巅峰29.04dB。 小结 从此次竞赛所采用方案来看，EDVR与BasicVSR是首先视频超分方案；QVI与EQVI是首选视频插帧方案。 从此次竞赛的方案来看，BasicVSR的双向传播思想已得到了业界的充分认可，可谓此次竞赛的最大赢家。
1.4K40发布于 2021-05-24 - 来自专栏Datawhale专栏
竞赛专题（四）特征工程-竞赛中的必杀技
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。 DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系 ，帮助竞赛选手从0到1入门和进阶竞赛。 20多次获得国内外数据竞赛奖项，包括KDD2019以及NIPS18 AutoML等。 特征工程被称为是数据挖掘竞赛的艺术，要做好特征工程需要不断的练习和总结。 谢嘉元 ID：谢嘉嘉 简介：华南理工大学博士，多次数据挖掘竞赛中获得优异成绩。 特征工程作为数据挖掘中极其重要的部分，我们在解决任务的时候是需要花大量的时间在这上面。
1.9K32发布于 2019-09-17 快速幂（竞赛必备）
Pow(2,4); cout<<num<<endl; return 0; } ---- 16 2、详细解释版： // 包含一个非标准的头文件，它整合了几乎所有标准库的头文件 // 在竞赛等场景使用较为方便 对指数进行取余， ll num = Pow(2,4); cout<<num<<endl; return 0; } --- 16 2、详细解释版： // 包含几乎所有标准库的头文件，在竞赛等场景中方便使用各种标准库功能 ll num = Pow(2,4); // 输出计算得到的结果 cout<<num<<endl; // 程序正常结束，返回 0 表示成功 return 0; } 4、竞赛
22710编辑于 2025-10-22- 来自专栏Datawhale专栏
数据竞赛专题 | 从赛题理解到竞赛入门基础
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。 DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系 ，帮助竞赛选手从0到1入门和进阶竞赛。 最后，按照惯例宣传一波我们的公众号“kaggle竞赛宝典”啦啦啦～里面有你想要的关于竞赛的很多内容哦～ ? 正所谓各有千秋，每个人所擅长的方向都各有不同，而我们能做的，一是发挥自己的所长，二，学习别人的长处，争取不断学习在这次竞赛或者下次竞赛中，打败他。
1.4K20发布于 2019-07-29 - 来自专栏嵌入式视觉
【Kaggle竞赛】数据准备
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。
1.5K21编辑于 2022-09-05 - 来自专栏Livinfly
【算法竞赛】错误&技巧
邻接表，h[]忘记初始化。多组数据时，idx未初始化（会造成数组越界） 当使用并查集时，注意自己写的并查集是不是fa[x]随时都是x的祖宗，若不是，记得要用GetFa(x) 变量名有冲突y1, next, prev, has ... 在特别情况下.size()和int整型变量比较时会出错，所以尽量保证式子的运算结果是正数，因为如果是负数，unsigned int类型的变量会变成超大的正数。 priority_queue 默认是大根堆 < Type,vector,greater >是小根堆 图论采用虚拟源点时
63630编辑于 2023-01-10 - 来自专栏Livinfly
【算法竞赛 - 搜索】 Solitaire
8*8的棋盘给你四个点的整体的始末状态（貌似不需要一一对应） 移动方式为十字移动，并且在遇到别的棋子的时候，能够一次跳两格。 问是否能在8步之内到达目标位置
34510编辑于 2022-10-26 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习: ILSVRC竞赛
2018年起，将由WebVision竞赛（Challenge on Visual Understanding by Learning from Web Data）来接棒。
1.1K30编辑于 2022-09-27 - 来自专栏JackYu分享者
条形竞赛图制作
图片来自https://www.dexplo.org/bar_chart_race/ 条形竞赛图(bar chart race)这个名词可能很多人都很陌生，但是大家肯定看到过(如上图所示)，其实制作方法异常简单 ，下面我就来带你制作一个COVID-19每日感染人数的条形竞赛图。
89910编辑于 2022-05-17 - 来自专栏Datawhale专栏
数据竞赛Tricks集锦
在数据竞赛流程上比较重要的一点是：你要知道你现在处于哪一个步骤，下一步应该做什么，还有哪些TODO和改进的地方。 4 如何选择一个合适的数据竞赛? 最后我想聊聊如何选择一个合适的赛题。现在数据科学竞赛非常多，国内外大大小小的企业都可以组织各种类型的数据科学竞赛。 竞赛多 了可选择的机会也多了，但对于每个参赛选手来说我们的时间和精力是有限的，所以选择一个合适的竞赛参赛就至关重要了。这里的合适的含义带有一定的主观色彩，我会从竞赛内容和个人收获两个方面来阐述。 首先数据竞赛的形式非常多：有的赛题要求选手开发应用，有的要求选手设计优化算法，有的要求选手提出解决方案。 我建议大家尽量参加不是由随机性主导排名的比赛，尽量参加随机性小一点的竞赛。
61120发布于 2019-09-19 模拟算法（竞赛必备）
模拟算法，简单来说，就是按照题目描述的步骤或规则，一步一步地用代码实现解决问题的过程。就像是你在玩一个游戏，游戏有它自己的规则，而你需要根据这些规则来做出相应的动作以完成特定的目标。
52700编辑于 2025-10-22- 来自专栏JNing的专栏
深度学习: ILSVRC竞赛
2018年起，将由WebVision竞赛（Challenge on Visual Understanding by Learning from Web Data）来接棒。
2.5K30发布于 2018-09-27 - 来自专栏算法与数据之美
竞赛Docker提交指南
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码，甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见，从而杜绝手工标注等违规操作，与此同时增加了提交的复杂度。
97820编辑于 2023-03-02 枚举算法（竞赛必备）
常量n }; 但在算法竞赛中的 “枚举”，可不止这么简单。重点：算法中的枚举，是一种思想，而不是一种语法结构！
68800编辑于 2025-10-22
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