
Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.
Kaggle是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台,提供竞赛、数据集、模型、代码和学习资源,协助用户在实践中提升技能并分享成果。
Kaggle主要功能列表(按重大程度排序)
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讨论(Discussions)
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代码(Code)
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课程与博客(Courses & Blog)
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竞赛(Competitions)
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数据集(Datasets)
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模型(Models)
| 功能类别 | 内容描述 | 核心亮点 | 示例/详细信息 |
|---|---|---|---|
| 模型(Models) | 提供已训练的模型与开源模型库,支持多种框架与GPU训练 | 模型可直接调用或微调 | Gemma(Google开源轻量模型家族)、GemmaKeras(Keras 3实现) |
| 讨论(Discussions) | 用户可以在平台上交流问题、分享经验和最佳实践 | 支持评论、点赞与关注 | 讨论涉及竞赛策略、数据分析方法及模型优化等 |
| 竞赛(Competitions) | 提供机器学习与数据科学相关的挑战赛,用户可参与排名和获奖 | 支持公开排行榜、透明评测 | OpenAI to Z Challenge Finalists Hackathon,NeurIPS 2025 Open Polymer Challenge |
| 数据集(Datasets) | 提供丰富的数据资源,涵盖金融、体育、图像、学术等领域,支持下载与分析 | 数据可直接用于模型训练与分析 | Bitcoin Historical Data(101 MB,1-min间隔数据)、Fruits-360 dataset(4 GB,141,679张图像)、International football results(1 MB,1872-2025) |
| 代码(Code) | 提供示例代码与脚本,涵盖Python及其他主流语言,支持GPU加速 | 社区贡献丰富,可用于快速实验 | Day 1 – Evaluation and structured output(Python,18203点赞)、EfficientNet B0 Pytorch [Train] |
| 课程与博客(Courses & Blog) | 提供在线教程、技能提升课程与博客文章 | 协助用户从入门到高级实践 | Kaggle Game Arena介绍、Kaggle Progression Update、首个Game Arena Leaderboard公布 |
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