一、Kaggle是什么？
Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。
除此之外，Kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。从某种角度来讲，可以把它理解为一个众包平台，类似国内的猪八戒。但是不同于传统的低层次劳动力需求，Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。
输入https://www.kaggle.com/即可进入Kaggle主页，网站有这么几个版块：
1、竞赛competitions
2、数据datasets
3、代码kernels
4、讨论区 Discussion
5、在线课程学习learn
Kaggle主页
二、Kaggle的竞赛模式是什么样的？
Kaggle上的竞赛有各种分类，例如奖金极高竞争激烈的的 “Featured”，相对平民化的 “Research”等等。但整体的项目模式是一样的，就是通过出题方给予的训练集建立模型，再利用测试集算出结果用来评比。同时，每个进行中的竞赛项目都会显示剩余时间、参与的队伍数量以及奖金金额，并且会实时更新选手排位。在截止日期之前，所有队伍都可以自由加入竞赛，或者对已经提交的方案进行完善，因此排名也会不断变动，不到最后一刻谁都不知道花落谁家。
由于这类问题并没有标准答案，只有无限逼近最优解，所以这样的模式可以激励参与者提出更好的方案，甚至推动整个行业的发展。
Kaggle竞赛分类
从参赛者的角度看，竞赛种类有：推荐比赛Featured、人才征募Recruitment、研究型Research、游乐场Playground、入门比赛Getting Started、课业比赛In Class。
Kaggle比赛分类
- 推荐比赛Featured：瞄准商业问题带有奖金的公开竞赛。如果有幸赢得比赛，不但可以获得奖金，模型也可能会被竞赛赞助商应用到商业实践中呢。
-
人才征募Recruitment：赞助企业寻求数据科学家、算法设计人才的渠道。只允许个人参赛，不接受团队报名。
研究型Research竞赛通常是机器学习前沿技术或者公益性质的题目。竞赛奖励可能是现金，也有一部分以会议邀请、发表论文的形式奖励。 - 游乐场Playground：题目以有趣为主，比如猫狗照片分类的问题。现在这个分类下的题目不算多，但是热度很高。
- 入门比赛Getting Started：给萌新们一个试水的机会，没有奖金，但有非常多的前辈经验可供学习。很久以前Kaggle这个栏目名称是101的时候，比赛题目还很多，但是现在只保留经典的入门竞赛：手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别。
- 课业比赛In Class：是学校教授机器学习的老师留作业的地方，这里的竞赛有些会向public开放参赛，也有些仅仅是学校内部教学使用。
Kaggle竞赛的排名机制
在比赛结束之前，参赛者每天最多可以提交5次测试集的预测结果。每一次提交结果都会获得最新的临时排名成绩，直至比赛结束获得最终排名。在比赛过程中，Kaggle将参赛者每次提交的结果取出25%-33%，并依照准确率进行临时排名。在比赛结束时，参赛者可以指定几个已经提交的结果，Kaggle从中去除之前用于临时排名的部分，用剩余数据的准确率综合得到最终排名。所以，比赛过程中用于最终排名的那部分数据，参赛者是始终得不到关于准确率的反馈的。这样一定程度避免参赛模型的过拟合，保证评选出兼顾准确率和泛化能力的模型。
三、数据Datasets版块和代码Kernels板块介绍
数据Datasets版块
每一个竞赛题目都有一个数据入口，描述数据相关的信息，与主页上的Datasets选择一个数据其实指向同一个地方。在这里可以下载到提交结果的示范、测试集、训练集。Kaggle的数据以CSV格式最常见，提交的结果也要求是CSV格式。
比赛数据
代码Kernels板块
这是Kaggle最棒的功能！在这里可看到其他参赛者自愿公开的模型代码，是学习和交流的最佳所在！取名为kernels意味支持线上调试和运行代码，目前支持Python、R。对那些暂时缺少硬件资源的参赛者，相当于Kaggle提供了一个“云计算”平台，可以作为一个备选的计算资源。
四、如何上手Kaggle？
想要真正参与Kaggle，参赛者最好具有统计、计算机或数学相关背景，有一定的coding技能，对机器学习和深度学习有基本的了解，Kaggle任务虽然不限制编程语言，但绝大多数队伍会选用Python和R，所以至少熟悉其中一种。
如果从未独立做过一个项目，最好从练习赛开始熟悉。因为竞赛模式中的任务是公司悬赏发布的实际案例，并没有标准的答案；而练习赛不仅项目难度低，而且是有官方给出的参考方案的，大家可以用来对比改善自己的测试结果，从中进行提高。所以建议感兴趣的同学先去独立做一下101和playground的训练赛。
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中文教程：Kaggle竞赛 — 2017年房价预测
英文教程：How to get to TOP 25% with Simple Model using sklearn
3. Digital Recognition（数字识别）
中文教程：大数据竞赛平台—Kaggle 入门
英文教程：Interactive Intro to Dimensionality Reduction
比赛流程
比赛流程
五、入门Kaggle可参考的资料
机器学习自学指南
如何用3个月零基础入门机器学习？
机器学习该怎么入门？
机器学习必备资源-如何开始机器学习竞赛
机器学习/深度学习入门资料汇总
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