一篇读懂Kaggle比赛分类

目前数据科学领域比较受欢迎的竞赛之一就是Kaggle比赛。它是一个在线数据科学和机器学习社区，拥有来自全球各地的数据科学家和机器学习爱好者。Kaggle比赛涵盖了许多领域，包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉和时序数据。今天，小编将为大家介绍这些不同类型的竞赛。

结构化数据竞赛涉及处理关系型数据的问题。这些数据通常以表格形式呈现，包括列和行。在这种类型的竞赛中参赛者的任务通常是创建模型，以从给定的数据中预测一个或多个特定变量。

竞赛案例1：房价预测

• 竞赛名称：House Prices: Advanced Regression Techniques

• 网址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques

• 比赛介绍：参赛者需要基于给定的房屋销售数据，建立一个回归模型来预测未来房屋的销售价格。该数据集包含79个解释变量和1个目标变量，其中有许多分类变量和缺失值。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/discussion/20781

竞赛案例2：猪瘟预测

• 竞赛名称：African Soil Property Prediction Challenge

• 网址：https://www.kaggle.com/c/african-soil-property-prediction

• 比赛介绍：参赛者需要建立一个模型，预测非洲土壤的一些关键性质，例如有机物质含量和pH值。参赛者可以使用来自不同来源的数据集，包括地形、气象和土壤样本。该数据集包含3558个样本和355个特征。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/african-soil-property-prediction/discussion/17941

自然语言处理竞赛涉及处理文本数据的问题。这些数据可以是电子邮件、新闻文章、社交媒体帖子等。在这种类型的竞赛中参赛者的任务通常是创建模型，以从给定的文本中提取特定的信息或分类文本。

竞赛案例1：情感分析

• 竞赛名称：Tweet Sentiment Extraction

• 网址：https://www.kaggle.com/c/tweet-sent

• 比赛介绍：参赛者需要建立一个模型，以从推文文本中提取情感信息。具体来说，参赛者需要确定推文中的情感词汇，并将它们映射到推文中的确切文本范围。该数据集包含推文文本和与之对应的情感标签。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/tweet-sentiment-extraction/discussion/159477

竞赛案例2：问题回答

• 竞赛名称：Google QUEST Q&A Labeling

• 网址：https://www.kaggle.com/c/google-quest-challenge

• 比赛介绍：参赛者需要建立一个模型，对给定的问题和回答进行分类。分类包括问题类型、回答类型、是否有矛盾之类的信息。该数据集包含超过12,000个问题和回答对。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/google-quest-challenge/discussion/145626

计算机视觉竞赛涉及处理图像和视频数据的问题。这些数据可以是静态图像、视频帧或动态视频。在这种类型的竞赛中参赛者的任务通常是创建模型，以从给定的图像或视频中提取特定的信息或分类图像或视频。

竞赛案例1：图像分类

• 竞赛名称：CIFAR-10 - Object Recognition in Images

• 网址：https://www.kaggle.com/c/cifar-10

• 比赛介绍：参赛者需要创建一个模型，以识别来自CIFAR-10数据集的10个不同图像类别。该数据集包含50,000个训练图像和10,000个测试图像。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/cifar-10/discussion/17819

竞赛案例2：图像分割

• 竞赛名称：Understanding Clouds from Satellite Images

• 网址：https://www.kaggle.com/c/understanding_cloud_organization

• 比赛介绍：参赛者需要创建一个模型，以从卫星图像中分割云层。该数据集包含来自多个卫星传感器的图像，并要求参赛者将图像中的云分成多个部分。

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/understanding_cloud_organization/discussion/120617

时序数据竞赛涉及处理时间序列数据的问题。这些数据可以是连续的或离散的，如股票价格、交通流量或气象数据。在这种类型的竞赛中参赛者的任务通常是创建模型，以从给定的时序数据中提取特定的信息或预测未来的趋势。

竞赛案例1：时间序列预测

• 竞赛名称：Web Traffic Time Series Forecasting

• 网址：https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting

• 比赛介绍：参赛者需要建立一个模型，以预测维基百科网站上不同页面的日访问量。该数据集包含了超过4年的网站访问量数据。
  

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting/discussion/43795
  

竞赛案例2：异常检测

• 竞赛名称：LANL Earthquake Prediction

• 网址：https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction
  

• 比赛介绍：参赛者需要建立一个模型，以预测地震的发生时间。该数据集包含由洛杉矶国家实验室提供的地震数据。
  

• Top解决方案：https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction/discussion/98229