欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远
- Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台。
- GitHub 入门操作指南 和 Kaggle 入门操作指南，适合于学习过 MachineLearning(机器学习实战) 的小盆友
- Kaggle 已被 Google 收购，请参阅《谷歌收购 Kaggle 为什么会震动三界（AI、机器学习、数据科学界）》
- 关于 ApacheCN: 一边学习和整理，一边录制项目视频，希望能组建一个开源的公益团队对国内机器学习社区做一些贡献，同时也为装逼做准备!!
- 号外号外 kaggle组队开始啦
机器学习比赛，奖金很高，业界承认分数。
现在我们已经准备好尝试 Kaggle 竞赛了，这些竞赛分成以下几个类别。
课业比赛 InClass 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。
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，但是现在只保留了4个最经典的入门竞赛：手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别、Julia语言入门。
数字识别: 使用著名的 MNIST 数据来学习计算机视觉基础原理
训练场 Playground里的题目以有趣为主，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。
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。
人才征募 Recruitment 竞赛是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。
推荐比赛 Featured 是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。
预计 11月15号前后开展活动，有兴趣的可以提前联系相关的负责人。
项目负责人
- @jiangzhonglian（片刻）
项目贡献者（请手动添加）
- @jiangzhonglian（片刻）
- @wangyangting（那伊抹微笑）
- @chenyyx（瑶妹）
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- 企鹅: 529815144(片刻) 1042658081(那伊抹微笑) 190442212(瑶妹)
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