天池和Kaggle的难度各有特点,整体上天池竞赛的难度略高于Kaggle,主要体现在参赛者背景、竞赛类型和题目复杂度等方面。 参赛者背景 天池竞赛的参赛者中,企业队伍占比较高,许多参赛者具备丰富的行业经验和资源,这使得竞争更加激烈。而Kaggle的参赛者以个人和学术团队为主,虽然也有企业参...
参赛群体方面，天池和DataCastle主要吸引来自中国的参赛者，而Kaggle则汇集了全球的选手，尤其是欧美国家。Kaggle的选手整体素质较高，这在一定程度上提升了比赛的含金量。对于新手或实力未达一流水平的参赛者而言，Kaggle的挑战性可能较大，但每个平台的赛题都能提供不同程度的锻炼。从知名度和玩家数量来看，...
这对于初学者来说是一个极好的学习和实践机会。因此，对于新手来说，在Kaggle上获得铜牌的可能性相对较...
赛题方面，天池提供了丰富的业务场景，需要参赛者进行特征工程，而Kaggle和DataCastle则直接提供匿名特征样本，天池的赛题数据量相比Kaggle较小，有利于参赛者PC配置要求，但天池平台赛数据量通常比Kaggle和DataCastle大，代表了更高的公平性和可靠性。赛制上，天池分两个赛季，第一赛季注重硬件公平性，第二赛...
天池的离线赛数据较Kaggle量小，也就是对参赛者的PC配置要求低一些，也有利于对数据的分析和理解。
kaggle和天池大数据比赛的区别 kaggle和天池大数据的比赛给我的感觉完全不一样,天池上面的比赛给我感觉更像一场考试,大家都是自己埋头做自己的东西交流很少,以拟合线上验证集为最大的目标。kaggle上的比赛给人感觉更像一场交流分享(很多比赛的别人的公开的解决方案的成绩的提升速度可能会比自己做的速度还快, 有时候...
首先我们从Notebook与竞赛平台生态进行分析,在天池和Kaggle中在线Nobteook都是非常重要的一个环节。开源在竞赛中随处可见,从竞赛参赛方式、赛题数据集到赛题在线Notebook,都是各种的众包参与形式,且内容都可以多人一起贡献。 在上述元素中,Notebook是特别重要的一个环节。
所谓算法刷leetcode，ML/DM刷kaggle，kaggle对于数据科学的重要性不言而喻。而且kaggle也是学习AI或转行...
求职应聘参加面试,这是每个打工人的必经之路,面试问题可能也是五花八门,如何从众多的面试问题中找到规律和惯性,如何去分析问题才是最重要的一条,对于高频问题要提前做到心中有数,对于不常见或者是个性化的面试问题,要养成一个分析的问题的方法,能快速的组织好语言。如何管理时间和任务,这算的上是一个比较常见的问题了...
计算机专业可以参加哪些竞赛? 1.acm国际大学生程序赛。 国际化的竞赛含金量非常高,获得赛区银牌,以上的基本可以和BAT这类大厂签约,当然竞赛的获得难度比较大,适合有一定竞赛基础的小伙伴参加。 2.蓝桥杯和信息技术专业人才大赛。选拔相对 - 嵌入式大韩学姐于20240331