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摘要：是玩數據機器學習的開發者們展示功力揚名立萬的江湖。上的參賽者將數據下載下來，分析數據，然后運用機器學習數據挖掘等知識，建立算法模型，解決問題得出結果，最后將結果提交，如果提交的結果符合指標要求并且在參賽者中排名第一，將獲得比賽豐厚的獎金。
看到了一篇非常好的學習大數據挖掘學習的博文，所以特此轉載過來，閑暇時可以用python練練手。Kaggle 是玩數據、機器學習的開發者們展示功力、揚名立萬的江湖。
這篇文章適合那些剛接觸Kaggle、想盡快熟悉Kaggle并且獨立完成一個競賽項目的網友，對于已經在Kaggle上參賽過的網友來說，大可不必耗費時間閱讀本文。本文分為兩部分介紹Kaggle，第一部分簡單介紹Kaggle，第二部分將展示解決一個競賽項目的全過程。如有錯誤，請指正！
1、Kaggle簡介Kaggle是一個數據分析的競賽平臺，網址：https://www.kaggle.com/
企業或者研究者可以將數據、問題描述、期望的指標發布到Kaggle上，以競賽的形式向廣大的數據科學家征集解決方
案，類似于KDD-CUP（國際知識發現和數據挖掘競賽）。Kaggle上的參賽者將數據下載下來，分析數據，然后運用機
器學習、數據挖掘等知識，建立算法模型，解決問題得出結果，最后將結果提交，如果提交的結果符合指標要求并且在參賽者中排名第一，將獲得比賽豐厚的獎金。更多內容可以參閱：大數據眾包平臺
下面我以圖文的形式介紹Kaggle：
這是當前正在火熱進行的有獎比賽，有冠軍杯形狀的是“Featured”，譯為“號召”，召集數據科學高手去參賽。下面那個灰色的有試劑瓶形狀的是“Research”，獎金少一點。這兩個類別的比賽是有獎競賽，難度自然不小，作為入門者，應該先做練習賽：
詳情請看作者原博客： 大數據競賽平臺——Kaggle 入門
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摘要：是為結果導向型人群開設的深度學習在線課程。但是最關鍵的是，我想通過構建簡單的深度學習解決方案來實現理論和實踐的相結合。我的目標是在一天結束前進入排名的前。我的時間都用于學習庫組織數據和評估結果都是一些與深度學習無關的簡單流程。 Fast.ai是Jeremy Howard為結果導向型人群開設的深度學習在線課程。我讀過很多關于機器學習的書，也參加過不少這方面的課程，但我認為Fast.ai是迄今為...
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