Kaggle大神经验分享丨如何用15个月冲到排行榜的首位
如何进行谷歌搜索优化,把你的网站排名提升到前列
如何进行谷歌搜索优化，把你的网站排名提升到前列随着互联网的蓬勃发展，越来越多的人开始用谷歌搜索来获取所需要的信息。
谷歌作为全球最大的搜索引擎，其搜索结果的排名对网站很重要。
如果你想让你的网站被更多人看到，排名提升到搜索结果的前列，那么进行谷歌搜索优化就变得非常重要。
在本文中，我们将探讨如何进行谷歌搜索优化，把你的网站排名提升到前列。
1. 关键词研究首先要做的是进行关键词研究，这是搜索引擎优化中最重要的步骤。
关键词是搜索引擎索引网站内容的核心元素。
需要知道用户在搜索时使用的关键词，然后优化网站以提高排名。
使用Google AdWords Keyword Planner等工具来寻找与您的网站相关的热门关键词。
你可以看到搜索量和竞争情况，进一步分析这些关键词的广泛性和相关性。
通过指定的关键词，可以在搜索结果中提升自己的排名，不仅对品牌的推广非常有帮助，还有助于增加网站的流量和转化率。
2. 内容研究在关键词研究后，网站的页面的网站内容也需要进行优化。
需要注意的是，搜索引擎优化不仅仅是关键词填充，更重要的因素是具有浏览价值和专业性的内容。
谷歌的搜索引擎非常重视原创性和质量，尤其是内容优化。
为了让Google 更好的理解您的内容，建议您将网页分为多个主题，并为每个主题选择相关的关键词进行优化。
此外，使用视频，高清图片等多种媒体形式来使内容更丰富，让用户在浏览时有更多的乐趣。
3. 网站结构的优化网站的结构对谷歌的搜索排名影响很大。
在优化网站结构时，需要进行分类和目录化，建立一个良好的内部链接。
目录结构应该清晰定义，每个目录都应该在不超过三级的目录中，让搜索引擎轻易地了解您网站的结构。
此外，您可以通过添加标签对于提交页面信息，使得页面内容的传达更加准确，并强调主关键词，以便对于 Google 进行认知。
4. 提高网站性能额外的加载时间会影响搜索引擎索引和用户体验，所以提高网站的响应时间对提高网站排名很有帮助。
在提高网站性能时，重要的是要选择好主机，使用合适的网站加速工具，以及使用CDN等方法减少加载时间，并缓存目录以提高网站访问速度。
跨境电商培训之Google排名优化小技巧
跨境电商培训之Google排名优化小技巧做外贸的朋友，肯定都会接触到Google这个工具。
尤其是跨境电商出口，讲到站外引流这一块，绕不过Google这个话题。
那么关于Google左侧排名，你知道如何的优化吗？今天海猫跨境小编给各位卖家朋友讲述一下如何优化谷歌的左侧排名。
第一了解影响Google排名的因素，主要有以下几点：网站结构：合理的网站结构可以让Google轻松搜索到你网站的大多内容，收录你大量的页面，更多的关注你这个网站。
是排名很重要的一条因素。
标签设计：搜索引擎都喜欢通过一些标签来认识网页，判断网页，Google也不见外。
此条因素也非常重要。
PageRank：也就是常说的PR值。
Google对网页的等级评分。
是排名因素中的重中之中，下面会给大家详细谈一下。
网站流量：网站流量越大，Google越关注，而且不光对你网站更新非常快，而且对排名的好处也是非常大的。
第二，优化网站：优化网站主要包括：网站结构优化，网站标签优化，网站页面优化，为的是让Google更容易搜索你的网站并且关注你想排的关键词。
这里举个实际例子给大家谈：1.结构优化：让想GOOGLE收录你网站更多的网页，关键就是要让各个页面之间相互都有连接。
另外最好再做一个详细的网站地图页面。
2.标签设计：网页标签主要是两个标签，一个是网页标题，一个是简介标签，一个是关键词标签。
标签中要适当的突出关键词。
例如在Google中输入“电子商务”一次排名第一的网站首页标签是这么设计的：这三段标签要放在与之间注：标题标签长度不可超过40个字符(20个汉字)为好。
注：简介标签要清晰明了的写出网页简介内容，另外突出关键词。
不要过长和写与网页内容不相干的内容注：关键词标签写太多容易被认为作弊，老实写出就OK，不要写与自己网页无关的词。
3. 网页优化：首页：许多网站首页都是纯FLASH或者是一个图片，这样结构的网站很不合理，首页是一个网站的入口，起到的主要就是导航作用。
提高排名的方法
提高排名的方法当人们搜索引擎搜索关键词时，结果的排名对于网页的访问量有着莫大的影响。
排名越靠前，流量自然就越大。
因此要想让一个网站得到更多的访问量，首先要考虑的就是如何提高排名。
首先要考虑的是网页内容的质量，其次才是技术方面的优化，网页内容的质量非常重要，一个网站的排名取决于这些内容的质量。
如果一个网站的内容不合理、重复、低质量，那么它的排名就很难提升，甚至会被搜索引擎踢出来。
因此，要想提高网站的排名，第一步就是提升网页内容的质量，让它符合搜索引擎排名的要求。
第二步是要正确衡量网站内容，这是一项有讲究的技术，可以让搜索引擎得到以正确的关键字来查找网页内容，以求获得更好的排名。
关键字的使用要符合客观的规则，否则会被视为作弊而遭受惩罚，降低搜索引擎的排名。
另外还可以使用一些搜索引擎优化的技术，例如建立外部链接，即超链接，把网页中与之有关的网页建立联系，因而让搜索引擎更加容易找到网页内容，从而提高排名。
内部链接也是一种重要的技术，可以让搜索引擎更容易地抓取网页内容，因而更有利于提高排名。
自然语言处理技术也是一项非常重要的技术，它模仿人类对于自然语言的理解，使搜索引擎更加容易抓取页面上的内容，从而提高搜索引擎索引和排名。
另外，搜索引擎也会根据浏览器的历史记录和点击行为来确定搜索结果的排名，所以要想让网站排名提升，就要让网页内容吸引用户，以达到被点击的目的。
在技术方面，可以采用本地网站优化技术，这种技术是把搜索引擎优化和本地市场营销结合起来，进行局部的网站优化，让网站模块能够在搜索引擎的搜索结果中靠前，从而提升网站的搜索结果排名。
此外，还可以通过建立社交媒体平台，把网站内容推广出去，让更多的人知道，从而让网站有更多访客，从而提升排名。
也可以采用其它的网络优化技术来提升网站的排名，如添加网页描述、制作网站地图和视频等，以便于搜索引擎更容易地抓取网页内容，从而提高网站的排名。
总而言之，提高排名是一个持续不断的过程，要想获得更多的流量，第一步是对网页内容进行分析，把网页做成符合搜索引擎要求的质量。
Kaggle新手入门之路（完结）
Kaggle新⼿⼊门之路（完结）学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加⼀场Kaggle的⽐赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程.⼀:安装Anaconda教程⼤多推荐使⽤Jupyter Notebook来进⾏数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要⽤到的⼀些python库,按照以下⽅法重新安装了Anaconda,平台Win10⼆:Jupyter Notebook参照以下两篇⽂章配置好了Jupyter Notebook,学习了相关的基本操作启动:在cmd或Anaconda Prompt下输⼊jupyter notebook新建:Files页⾯右侧'New'运⾏当前cell:Ctrl+Enter代码补全:Tab查看⽅法⽂档:Shift+Tab复选cell:Shift+上下键删除cell:双击D撤销删除:Z保存当前Notebook:S关闭⽂档:Home页⾯选中⽂档后'Shutdown'关闭服务器:终端中按两次Ctrl+C显⽰matplotlib图表:%matplotlib inline中断运⾏:I三:NumpyNumpy是⼀个⽤于进⾏数组运算的库Numpy中最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型⼀般使⽤如下语句导⼊:import numpy as np创建数组:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)可以⽤np.dtype()定义结构体数组维度:ndarray.shape数组维数:ndarray.ndim调整数组维度:ndarray.reshape(shape)创建未初始化数组:numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')创建零数组:numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')创建⼀数组:numpy.ones(shape, dtype = float, order = 'C')⽤现有数据创建数组:numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)按数值范围创建数组:numpy.arange(start = 0, stop, step = 1, dtype),类似的有linspace()和logspace()切⽚:b=a[start:stop:step],可以⽤...代表剩余维度整数索引:每个整数数组表⽰该维度的下标值,b=a[[r1, r2], [c1, c2]]布尔索引:返回是布尔运算的结果的对象,可以⽤&或|连接()分隔的条件在 NumPy 中可以对形状不相似的数组进⾏操作,因为它拥有⼴播功能,我的理解是,⼴播是⼀种维度的单⽅向拉伸数组迭代:numpy.nditer(ndarray)或ndarray.flat数组长度:len(arr)访问第i个元素:⼀维数组⽤a[i],多维数组⽤a.flat[i]数组转置:ndarray.T数组分割:numpy.split(ary, indices_or_sections, axis),第⼆项的值为整数则表明要创建的等⼤⼩的⼦数组的数量,是⼀维数组则表明要创建新⼦数组的点。
aso 排名方法
aso 排名方法
1.积分墙
利用积分墙优化免费榜单：通过下载来提升榜单排名。
目前积分墙是成本最低、效果最好的一种优化方式。
通常我们会选择下午2-3点来冲榜，等6点这波的榜单更新，正常这波的榜单更新是最强的，但是具体投放多少量级，这个根据客户需要的排名来预估。
2.通过更换App类别优化榜单
选择一个合适的分类，也会带来产品排名的变化，开发者在上线或更新App时都可以自主选择App分类，选择更为合适的榜单类型，对提升分类榜单排名也是大有裨益的。
例如一款帮助大家外出游玩时拍照录视频的工具类App，在竞争激烈的工具榜排名不是很理想，在综合考量了各个榜单流量竞争度以及应用匹配度后，发现摄影与录像类的榜单竞争度较低，流量比工具类多，且与应用适用人群也匹配，此时更换榜单分类时，自然而然就会对App的分榜排名和下载量有所增加。
3.付费转免费
付费转免费分为限时免费和长期免费两种。
前者更为常见，都是提升下载量的方式，虽然没有冲榜更为直接有效但优化成本低，在一定程度上，也对榜单优化有所帮助。
PR值Google权重提升的快捷方法 深入探讨PR权重值 绍兴网络营销培训
PR值Google权重提升的快捷方法深入探讨PR权重值绍兴网络营销培训搜索引擎营销爬行器社会化书签PR值对于网络营销的每一个人，都显得那么的熟悉又可望而不可及，因为这是一个比较虚拟的东西，谁都想要征服这一个参数，都想主设法去研究去探讨，去费尽心机，下面我来为大家深入浅出的讲述一下“PR值并不是你们想象中的那么困难？”。
PageRank是迷恋Google 的人们用来测试其站点在Google 中的排名的一种度量标准。
SEO 和搜索引擎营销（SEM）专家也使用这个术语描述网页在SERP 中的排名以及Google 根据排名算法给予站点的分数。
无论如何定义，PageRank 都是SEO 的重要部分。
付费列表（Paid listing）顾名思义，付费列表就是只有在付费后才能列入搜索引擎的服务。
根据搜索引擎的不同，付费列表可能意味着：为包含于索引之中、每次点击（PPC）、赞助商链接（sponsored link）或者在搜索目标关键词和短语时让站点出现在SERP 中的其他方式而付费。
永久重定向（permanent redirect）也被称为301 重定向，是一条对网站浏览器的指令来显示浏览器被要求显示的不同的URL，当一个网页经历过其URL 的最后一次变化以后时使用。
一个永久定向是一种服务器端的重定向，能够被搜索引擎蜘蛛适当地处理。
排名（Ranking）排名是页面在目标关键词的SERP 中列出的位置。
SEO 的目标是提高Web 页面针对目标关键词的排名。
排名算法（Ranking algorithm）排名算法是搜索引擎用来对其索引中的列表进行评估和排名的规则。
排名算法决定哪些结果是与特定查询相关的。
搜索引擎营销（Search engine marketing，SEM）SEM 这个术语可以与SEO 互换使用，但SEM 常常是指通过付费和广告向搜索引擎推销Web 站点，同时应用SEO 技术。
搜索引擎优化（Search engine optimization，SEO）SEO 就是根据对搜索引擎的吸引力和可见性来优化内容，从而使Web 页面能够被搜索引擎选中。
如何从AppStore排行榜中脱颖而出
这 三个 排 行 榜 分 别 是 付 费 应 用软 件 排 行
（ ｐｐ ｉ） 、免 费应 用软件 排行 （ｏ ｒｅ ｔ ａｄ ｏ ｔｐ ｆｅ ） 以及 畅销应用排 行 （ｏ ｒ ｓｉｇ ，头两个是 ｔｐｇｏｓ ） ｎ
还 经 常 可 看 到 国人 作 品 的 影 子 ，但 现 在Ａｐ 在Ａｐ ｔｒ开 张时 即存 在的 ，第 三个却在差 不 ｐ ｐ Ｓｏｅ Ｓｏｅ 近 四十万个应用里 面 ，别说 成为小 鸟 ， ｔｒ接 多一 年后 才加上 。我们 可 以粗 浅地把这 三个榜 单理 解为收 费下 载量最高 、免费 下载量最 高 ， 以及 收入最 高 ，但是事 实要 比这 复杂许 多 。如 果对 榜单进 行一段 时 间的观测 ，保 持每半 个小
Ｃｏ ｅ ｔ ｒ 封 面 报 道 ｖ ｒＳ ｏ ｙ
系。而在 今年 四月 ，排行榜 的异动 又让人猜 测 多 ，苹 果会将周 期大大缩 短 ，苹 果一直在 调整 是否是苹 果加大 了用户活 跃度所 占的 比重 。这 相关 的策略 ，作 为开 发者 ，最好 的选择就 是接
一
切都是 推测 ，但无论如 何 ，我们 能看到 苹果 受 变 化 ，适 应变 化 。
荐 ，我请教 过苹果 的全球开 发者关 系负责 人 ， 为 一关付 费不值 当 ；同样道 理 ，如果 免费版 只 他 的回答很 简单 ： “ 优秀 的作品 ！”每周能得 有 第一个 关卡的前 面部分 ，用户还 没有感觉 到 到推 荐的产 品个数 毕竟有 限 ，而且 即便 得到 了 游戏 的乐趣 时就结束 ，也 是不恰当 的。 推荐 ，所在推荐 位也 会影 响冲 榜的效率 。举例
分 支版本 ，均 霸 占了排 行榜 的前几名 。以至于 己排 行榜 ，榜单分 为三个 ，每个 榜单 现在 提供
提高排名的方法
提高排名的方法在如今快节奏的社会中，成功的标准是什么？当然，人们最关心的就是名利双收，更重要的是在社会中的地位和地位。
伴随着社会的发展，竞争日益激烈，因此提高自己的排名成为众多人的追求。
这种关注背后的原因是，排名越高，既可提高影响力，也可以带来更多的实际利益。
只有把自己排在社会中更高的位置，才能赢得别人的认可和尊重，以及取得更大的成就和发展。
首先，要提高自己的排名，必须先掌握一些必备的技能和知识。
要提高自己的科学素养和文化素养，就必须要学习和研究，从而使自己具有更全面更完整的知识和素养，而且学到的东西要系统化，要经常复习，加强记忆。
只有通过不断积累和提高知识水平，才能在斗智斗勇的社会中立于不败之地。
其次，要提高自己的排名，就必须在实践中积累经验，并发扬光大自己的特长。
对于有特长的人来说，要勤奋学习，把自己的特长发挥到极致，而不是仅仅依靠学习，而是有目的地去实践，学习技能，就能更好地提高排名。
同时，坚持自己的原则，做一个有道德的人也是提高自己排名的重要方法。
不能只注重自己的得利，而要关心他人的福祉，即在赚取利益的同时，也要注重社会的进步。
有礼貌，有品德，在正确的时间，做正确的事情，会给人留下深刻的印象。
社会中的每个人都要学会尊重他人，不能以自己的意志为中心，有坚定的原则，有恒心，抵制一切贪婪和浮躁，才能赢得他人的尊重和认可，同时提高自己的排名。
此外，要提高自己的排名也要注重自我推销。
当你出现在他人面前，能否让他们留下深刻的印象，成为他们面试或商谈时首选人选，也是提高自己排名的重要方法。
自我表达有计划，展示自己的潜力，展示自己的特长，注意给人留下的印象，一定要给另一方留下一个深刻的印象，提供宝贵的信息，从而有效提高自己的排名。
最后，要提高自己的排名，也要注重社会关系的发展，学会社交，与他人建立良好的关系，不断积累资源，整合资源，形成多方互帮互助的关系网。
这样，当需要别人的帮助时，就能轻易得到对方的支持，也能帮助你提高自己的排名。
快速提高Google AdWords质量得分技巧汇总
快速提高Google AdWords质量得分技巧汇总现如今，Google AdWords推广已成为网站推广的重要方式之一，Google AdWords和SEO成为网站推广的两把利剑。
SEO的特点是成本低，效果长久，缺点是时间周期较长，Google AdWords的特点是效果是即时的，缺点是设置的技巧较多，只要你开通了Google AdWords 账户，设置一下，立刻就可以推广。
Google AdWords 的关键词设置有许多技巧，关键词设置好了，省钱且能获得很好的推广效果，关键词没设置好，“烧钱”是不可避免的。
质量得分是衡量关键词设置的一个重要标准，今天我们就来探讨，如何快速提高Google AdWords 的质量得分？那么，什么是Google AdWords的质量得分呢？根据google的定义，质量得分（以下简称为QS）是衡量广告质量和相关性的根本，并决定了google搜索网络和内容网络的最小竞价。
它由关键字CTR，广告文本相关性，关键字和LP所决定。
QS影响关键字每次点击的最小费用，搜索结果中的广告位置，也影响是否你的广告会被展示。
影响QS的这些基本要素，对于其他顶级PPC网络（Yahoo Search Marketing和MSN Adcenter）也一样至关重要。
还有许多其它因素，然而这些要素的透明度最高。
Google几乎和Yahoo同时发布了显示关键字质量得分的功能。
在我们的adwords帐号里，我们可以查看某个关键字的质量得分是好极了，还可以，还是差。
这样的信息当然不够充足，但是，如果，你的质量得分是差，你就理解了，为何你的广告竞价是8元/次。
在2008年的下半年，Google又修改了关键字的功能，不再是简单的好极了，还可以和差三种状态，而是把具体的质量得分显示给用户，质量得分从1-10。
1-4分就是差，5-7分是还可以，8-10分是好极了，并且，广告竞价的策略也有所修改，质量得分为差的广告，你也可以出很低的竞价，只是，他们被排上首页的概率很低。
kaggle使用场景 -回复
kaggle使用场景-回复Kaggle 使用场景: 数据科学与机器学习的乐园引言：数据科学和机器学习是当今最热门的领域之一。
它们不仅在学术界有着广泛的应用，而且在商业和工业领域也发挥着重要的作用。
随着数据的快速增长，人们需要一种能够处理大规模数据并进行深入分析的方法。
在这个领域中，Kaggle作为一个全球最大的数据科学竞赛平台，为数据科学家和机器学习从业者提供了一个独特的交流和学习的机会。
第一部分：了解Kaggle1.1 Kaggle的介绍Kaggle成立于2010年，是由安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）创建的。
它是一个数据科学家、机器学习工程师、数据工程师和数据分析师的社区平台。
Kaggle 的口号是“发现- 正确的问题正好满足正确的数据”。
Kaggle 的规模和用户数量使其成为了数据科学和机器学习领域的“维基百科”。
1.2 Kaggle 扮演的角色Kaggle 的主要目标是打造一个能够让数据科学家和机器学习从业者能够分享数据、代码和分析结果的社区。
Kaggle 为注册用户提供了数据科学竞赛、数据集分享、编程环境和内核笔记本等功能。
1.3 Kaggle 竞赛Kaggle 的数据科学竞赛是它最知名的功能之一。
在这些竞赛中，数据科学家通过解决一系列问题并提交他们的最佳模型来竞争。
Kaggle 竞赛提供了大量的真实数据，包括各种领域的数据集，从金融到医疗，从计算机视觉到自然语言处理等等。
第二部分：Kaggle 在数据科学中的应用2.1 数据集分享Kaggle 提供了一个平台，让数据科学家能够共享和获取各种各样的数据集。
这对于初学者来说是非常有用的，因为他们可以从现有的数据集中学习并获得实际的经验。
此外，对于研究人员和从业者来说，Kaggle 的数据集库也是一个宝贵的资源，他们可以发现新的领域、解决方案和研究问题。
2.2 机器学习模型开发和评估在Kaggle 上，数据科学家们可以使用各种编程环境和工具来开发和评估机器学习模型。
kaggle 解题思路
kaggle 解题思路摘要：1.Kaggle 简介2.Kaggle 的解题思路3.Kaggle 的优点和应用正文：【Kaggle 简介】Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，旨在为数据科学家和机器学习爱好者提供一个互相交流、学习和比赛的场所。
在Kaggle 上，用户可以参加各种类型的竞赛，如预测房价、识别手写数字、分析天文数据等。
这些竞赛通常由公司或研究机构发起，旨在解决实际问题或挖掘数据中的潜在价值。
【Kaggle 的解题思路】Kaggle 的解题思路主要遵循以下步骤：1.数据预处理：首先，对原始数据进行清洗、处理和转换，以便于后续的分析和建模。
数据预处理的方法包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。
2.特征工程：在数据预处理的基础上，进行特征工程。
特征工程是指从原始数据中提取对问题有用的特征，以提高模型的预测性能。
特征工程的方法包括特征缩放、特征编码、特征交互等。
3.选择模型：根据问题的类型和数据的特点，选择合适的机器学习模型。
常见的模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
4.模型训练与调参：使用训练数据对选择的模型进行训练，并在训练过程中调整模型的参数，以提高模型的性能。
调参的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
5.模型评估：使用验证数据对训练好的模型进行评估，以确定模型是否过拟合或欠拟合。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1 值等。
6.模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整参数、改进算法、增加特征等，以提高模型的性能。
【Kaggle 的优点和应用】Kaggle 具有以下优点：1.丰富的数据资源：Kaggle 上有大量的实际问题和数据集，为数据科学家和机器学习爱好者提供了丰富的实践素材。
2.互动性强：Kaggle 是一个社区，用户可以在这里互相交流、分享经验和学习成果，提高自己的技能水平。
3.实战导向：Kaggle 的竞赛都是针对实际问题，这使得用户在解决问题的过程中，能够更好地将理论知识应用到实践中。
kaggle典型赛题及其评述
Kaggle是全球领先的数据科学竞赛评台，每年都会举办各种典型赛题，吸引着来自世界各地的数据科学家、机器学习工程师和数据分析师参与。
在Kaggle上参与赛题不仅可以锻炼数据科学家的能力，还可以与全球顶尖的数据科学家交流和学习，因此备受大家的关注和喜爱。
一、赛题介绍Kaggle上的典型赛题多种多样，其中包括图像识别、文本分类、预测竞赛、推荐系统等多个领域。
下面我们就选取其中几个典型赛题进行介绍。
1.房价预测赛题这是一个典型的回归问题，参赛者需要根据给定的房屋特征数据，预测房屋的销售价格。
这个赛题要求参赛者对数据进行清洗和预处理，选择合适的模型进行训练，并进行模型评估和优化。
这个赛题涉及到数据分析、特征工程、模型建立等多个方面的知识和技能。
2.猫狗分类赛题这是一个典型的图像分类问题，参赛者需要根据给定的猫狗图像数据，建立模型进行分类识别。
这个赛题要求参赛者熟练使用卷积神经网络等深度学习模型进行图像识别，对数据进行增强和预处理，以提高模型的分类准确率。
3.泰坦尼克号生存预测赛题这是一个典型的二分类问题，参赛者需要根据乘客的个人信息和船舱等级等数据，预测乘客在泰坦尼克号沉船事件中的生存情况。
这个赛题要求参赛者进行数据的特征工程，选择合适的模型进行建模和预测，以提高模型的分类准确率。
二、评述Kaggle上的典型赛题具有很高的实用性和挑战性，吸引着大量的数据科学家和机器学习工程师参与。
这些赛题涵盖了数据预测、图像识别、文本分类等多个领域，对参赛者的能力和技能提出了很高的要求。
参与Kaggle赛题有助于数据科学家加深对数据分析和机器学习模型的理解，锻炼数据处理和特征工程的能力，提高建模和预测的技巧。
Kaggle上的赛题还可以让参赛者与全球顶尖的数据科学家进行交流和学习，提高自己的水平和能力。
Kaggle上的典型赛题对于数据科学家和机器学习工程师来说是一个很好的学习和锻炼评台，有助于提高他们的实战能力和解决实际问题的能力。
kaggle数据分析案例
kaggle数据分析案例数据分析是促进商业变革最重要的关键活动之一，并且它在最近几年变得越来越重要。
随着新技术的兴起，利用数据分析来做出明智决策已经变得相当容易。
Kaggle是一个数据科学竞赛引擎，它能够帮助数据科学家，开发人员和研究人员构建和测试数据分析模型。
在本文中，我们将介绍Kaggle Data Analysis Case Study，它将帮助您了解如何使用Kaggle来实施数据分析。
Kaggle概况首先，让我们来了解Kaggle。
Kaggle为数据科学家，开发人员和研究人员提供了一个数据竞赛环境。
Kaggle的应用程序可以运行在各种客户端上，比如安卓，iOS，Windows和Mac OS X。
Kaggle还提供了在线和网上竞赛，以及社交网络活动，如文档上传，投票。
由于Kaggle的竞赛都是为你自己设计的，所以你可以根据你的需求，选择合适的数据集，以便最终实现你的目标。
Kaggle Data Analysis Case Study在这个案例研究中，我们将介绍Kaggle Data Analysis，并且将展示如何使用Kaggle进行数据分析。
首先，我们将介绍Kaggle的基本架构，用以实施数据分析的工具包，以及Kaggle上的其他比赛。
Kaggle的框架Kaggle的框架为数据科学家，开发人员和研究人员提供了许多工具，这些工具可以用来完成有关数据分析的各种任务。
其中一些工具如下：1.据可视化：Kaggle提供数据可视化工具，可以帮助您创建有关您的数据的图表和报告，这将有助于您更好地理解您的数据。
2.据建模：Kaggle提供了一系列的机器学习工具，您可以使用这些工具来构建数据模型。
3.视化分析：Kaggle还提供了一些可视化分析工具，您可以使用它们来深入了解您的数据如何发展。
Kaggle的工具包Kaggle也提供了一些工具来帮助数据科学家，开发人员和研究人员实施数据分析，其中包括：1.据集：Kaggle提供了一些开放数据集，您可以使用这些来进行数据分析。
kaggle竞赛经典案例深度剖析
kaggle竞赛经典案例深度剖析
Kaggle竞赛是指在Kaggle平台上进行的数据科学和机器学习比赛。
Kaggle竞赛提供了一个独特的机会，参加者可以通过参与竞争来探索
不同的机器学习技术和数据科学方法，并且可以与其他竞赛者对比他
们自己的分析结果。
Kaggle竞赛最经典的案例之一是由Google发起的Dogs vs. Cats
竞赛，该比赛旨在鼓励开发者研究如何使用机器学习技术识别猫和狗
的图像。
该比赛提供了25,000张标记的猫和狗图像，参赛者必须使
用这些图像来开发自己的模型，且要达到最高准确率。
在该比赛中，参赛者可以使用深度学习技术来解决机器学习问题，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
如果想要获得高的准
确率，参赛者需要大量的训练数据，并且需要将数据集分成训练和测
试集，以进行多次训练，可以在比赛中获得良好的模型预测结果。
此外，参赛者也需要考虑模型的优化技术，如模型参数调整、数
据增强技术、正则化技术等，以提高模型的准确性和性能。
另外，参
赛者还可以通过使用预训练模型，诸如ImageNet等，从而更容易地进
行模型优化。
最后，参赛者需要充分利用Kaggle平台自带的分析工具，如Python Notebook和Kaggle Notebooks，以及Kaggle官方文档和技术
支持，可以更好地提高参赛者的竞赛经验。
参加Kaggle的比赛，不
仅可以学习最新的机器学习技术，也能够获得来自全球机器学习专家
的经验与知识。
Python中的数据科学实践Kaggle竞赛入门
Python中的数据科学实践Kaggle竞赛入门数据科学实践是当今信息时代的热门话题之一，在实际应用中，Python作为一种强大而灵活的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
Kaggle竞赛是数据科学爱好者们展示才华和学习的平台，本文将介绍如何利用Python进行Kaggle竞赛的入门实践。
一、Kaggle竞赛简介Kaggle是一个专注于机器学习和数据科学竞赛的平台，通过提供真实世界的数据和问题，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习爱好者参与竞赛。
参与者可以利用提供的数据集和问题进行建模和预测，并提交他们的解决方案。
在竞赛中取得好的成绩将有机会获得丰厚的奖金和机会与业界专家交流。
二、数据科学实践的基本步骤在参与Kaggle竞赛之前，我们需要了解数据科学实践的基本步骤。
这些步骤通常包括数据获取、数据清洗、特征工程、建模和评估等环节。
1. 数据获取在Kaggle竞赛中，数据通常以CSV格式提供。
我们可以使用Python中的pandas库来加载和处理CSV文件。
例如，使用pandas的`read_csv()`函数可以读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。
2. 数据清洗数据清洗是数据科学实践中不可或缺的一环。
在这个阶段，我们需要处理缺失值、异常值和重复值等问题，以保证数据的准确性和完整性。
Python提供了各种数据清洗的工具和函数，如pandas中的`dropna()`函数和`duplicated()`函数等。
3. 特征工程特征工程是数据科学实践中的关键步骤，它涉及到对原始数据进行转换和组合，以便于机器学习算法的使用。
在这个阶段，我们可以利用Python中的各种工具和库来提取和构建特征，如NumPy和scikit-learn等。
4. 建模和评估建模是数据科学实践中的核心环节之一。
Python提供了丰富的机器学习和深度学习库，如scikit-learn和TensorFlow等。
我们可以使用这些库来训练和评估模型，并根据评估结果进行调优和改进。
kaggle时间序列处理特征
kaggle时间序列处理特征
时间序列处理特征在Kaggle竞赛中是非常重要的，它可以提供有关数据的时间信息，帮助我们更好地理解数据并进行预测。
本文将介绍几种常见的时间序列处理特征。
1. 时间戳特征：时间戳是指数据记录发生的具体时间。
我们可以使用时间戳特征来分析数据的周期性或趋势性。
例如，可以提取出年份、月份、季节等特征，以此来判断销售量是否受到季节或节假日的影响。
2. 滞后特征：滞后特征是指将当前时间步的特征值延迟若干个时间步。
这对于预测未来的目标变量非常有用。
例如，可以创建一个新的特征，表示前一天的销售量，这可以帮助我们预测未来几天的销售趋势。
3. 移动统计特征：移动统计特征是指计算一定时间窗口内的数据统计指标，例如均值、方差等。
这些特征可以帮助我们捕捉数据的趋势和周期性。
例如，可以计算过去一周的平均销售量，以此来判断销售趋势是否逐渐增长或减少。
4. 时间差特征：时间差特征是指计算相邻时间步之间的时间差。
例如，可以计算两次销售之间的时间间隔，以此来判断销售频率是否有所变化。
5. 季节性特征：季节性特征是指基于时间的周期性变化，例如一年中的四季、一周中的星期几等。
这些特征可以捕捉到数据在不同季节或时间段的行为差异。
例如，可以创建一个特征表示每周的星期几，这可以帮助我们分析数据在不同工作日的表现。
总之，时间序列处理特征在Kaggle竞赛中起着重要的作用。
通过提取和利用这些特征，我们可以更好地了解数据的时间性质，并用于预测未来的趋势和行为。
kaggle比赛实践M5-数据集介绍
kaggle⽐赛实践M5-数据集介绍M5⽐赛M5竞赛是M竞赛中最新的⼀次，将于2020年3⽉2⽇⾄6⽉30⽇举⾏。
它与前四届竞赛有五个重要⽅⾯的差异，其中⼀些是M4竞赛的讨论者提出的。
它使⽤沃尔玛慷慨提供的分层销售数据，从商品级别开始，再汇总到美国三个地理区域（加利福尼亚州，德克萨斯州和威斯康星州）的部门，产品类别和商店。
除时间序列数据外，它还包括影响价格的解释变量，例如价格，促销，星期⼏和特殊事件（例如超级碗，情⼈节和东正教复活节），这些变量⽤于提⾼预测准确性。
正在通过要求参与者提供有关四个指⽰性预测间隔和中位数的信息来评估不确定性的分布。
在超过42,840个时间序列中，⼤多数显⽰间歇性（零销售，包括零销售）。
代替具有单个竞争来估计点预测和不确定性分布，将有两个2个使⽤平⾏的轨道相同的数据集，所述第⼀要求28天向前指向的预测和所述第⼆28天提前为中位数和四个预测概率预报间隔（50％，67％，95％和99％）。
第⼀次，它着重于显⽰间歇性的序列，即偶发的需求，包括零。
⽬标M5竞赛的⽬标与前四个相似：即针对需要预测并进⾏不确定性估计的不同类型的情况，确定最合适的⽅法。
其最终⽬的是推进预测理论并提⾼商业和⾮营利组织的利⽤率。
它的另⼀个⽬标是将ML和DL⽅法的准确性/不确定性与标准统计⽅法的准确性/不确定性进⾏⽐较，并评估可能的改进与使⽤各种⽅法的额外复杂性和更⾼的成本。
期望与⽅法内容鉴于前四届M竞赛的成功，吸引了众多参与者，并且做出了巨⼤贡献，从根本上改变了预测领域，针对快速发展的数据科学的M5竞赛有望取得相似甚⾄更⾼的成就。
社区，可以轻松访问M5数据集。
它将使⽤Kaggle平台运⾏，预计参与者⼈数将达到数千。
⽬标M5预测⽐赛的⽬标是通过确定为⽐赛的42840个时间序列中的每个时间序列提供最准确的点预测的⽅法来推进预测的理论和实践。
另外，为了获得尽可能精确地估计这些序列的已实现值的不确定性分布的信息。
kaggle 解题思路
kaggle 解题思路摘要：一、引言1.介绍Kaggle竞赛平台2.Kaggle竞赛的特点二、Kaggle解题思路的重要性1.提升实际问题解决能力2.锻炼数据分析和建模技巧3.培养团队协作和沟通能力三、Kaggle解题思路的一般步骤1.仔细阅读题目和数据2.数据预处理和探索性分析3.选择合适的模型和方法4.模型评估与优化5.提交解决方案和结果分析四、Kaggle解题思路的实战应用1.实例分析：某Kaggle竞赛题目2.按照一般步骤进行解题3.总结实战经验教训五、Kaggle解题思路对个人成长的帮助1.培养创新思维和解决问题的能力2.提升专业技能和知识储备3.结识志同道合的朋友和导师六、总结1.概括Kaggle解题思路的关键点2.鼓励参与Kaggle竞赛，提升自我正文：Kaggle是一个在线的机器学习竞赛平台，吸引了全球众多数据科学家和机器学习爱好者。
在这个平台上，用户可以参加各种有趣且具有挑战性的竞赛，通过解决实际问题来提升自己的技能。
那么，如何才能在Kaggle竞赛中取得好成绩呢？本文将详细介绍Kaggle解题思路，帮助大家更好地应对Kaggle竞赛。
一、引言Kaggle竞赛平台为广大的数据科学家和机器学习从业者提供了一个展示自己才华的舞台。
在这里，你可以与全球顶级高手过招，锻炼自己的实战能力。
为了在Kaggle竞赛中脱颖而出，我们需要掌握一套有效的解题思路。
二、Kaggle解题思路的重要性参加Kaggle竞赛可以帮助我们提升以下几个方面的能力：1.提升实际问题解决能力：Kaggle竞赛的题目都是来自实际场景的问题，通过解决这些问题，我们可以更好地应对现实生活中的挑战。
2.锻炼数据分析和建模技巧：在Kaggle竞赛中，我们需要对数据进行预处理、特征工程和模型选择等操作，从而提升自己的数据分析和建模能力。
3.培养团队协作和沟通能力：Kaggle竞赛通常需要多人合作，通过有效的团队协作和沟通，我们可以更好地完成任务，实现共同的目标。
kaggle总结 -回复
kaggle总结-回复什么是Kaggle，它是如何运作的，它对于数据科学家以及机器学习工程师有哪些重要意义？Kaggle是一个以数据科学为中心的竞赛平台，提供了大量的数据集和挑战任务，同时也拥有一个活跃的社区，让数据科学家和机器学习工程师可以交流、学习和共同完成挑战任务。
1. Kaggle的背景Kaggle成立于2010年，是由Anthony Goldbloom和Ben Hamner创建的一个数据科学竞赛平台。
最初它是一个用于训练和测试机器学习模型的工具，包括自然语言处理、图像识别、文本分类等领域的解决方案。
2017年，Kaggle被谷歌收购，并将其作为该公司的一部分运营。
并且它不仅在海外受到了广泛认可，而且也逐渐受到了中国数据科学家和机器学习工程师的关注和认可。
2. Kaggle的特点（1）多样性和广泛性Kaggle拥有来自多个领域的参赛者，挑战的主题涉及多个行业。
由于其多样性和广泛性，使得在Kaggle上找到感兴趣的挑战或者可供研究的数据集很容易。
Kaggle拥有超过70,000个数据集、30,000份代码和上百万页的论文和教程，涵盖了十分广泛的大数据和机器学习领域。
（2）开放性和透明性Kaggle作为一个公开竞赛平台，不仅使数据科学家和机器学习工程师能够获取高质量的数据和真实的挑战任务，而且平台上每个参赛者的解决方案都是公开的，使得其他参赛者可以研究和学习他人解决问题的思路和方法。
（3）鼓励协作除了竞赛之外，Kaggle还拥有一个活跃的社区，其中数据科学家和机器学习工程师可以互相分享、评论、讨论和发布解决方案。
在Kaggle上，不仅可以参与竞赛，还可以建立项目，开放分享，鼓励协作和合作。
3. Kaggle的运作方式对于竞赛的发起者，Kaggle提供一个统一的平台，可以向用户发布挑战任务并提供数据集。
而对于数据科学家和机器学习工程师来说，他们可以在Kaggle进行以下几个步骤的流程：（1）寻找挑战任务在Kaggle上，当发起者发布任务时，用户可以在列表中查看。
kaggle比赛规则
kaggle比赛规则Kaggle比赛规则Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台，吸引了全球各地的数据科学家和机器学习专家。
在Kaggle上，参赛者可以通过解决实际问题、应用机器学习算法和数据分析技术来展示他们的能力。
而为了保证比赛的公平性和规范性，Kaggle制定了一系列比赛规则。
Kaggle比赛规则明确了参赛者的资格要求。
参赛者必须年满18岁并具备法律资格，同时还要遵守Kaggle的服务条款和隐私政策。
此外，Kaggle要求参赛者不能是Kaggle员工或与Kaggle有直接或间接关联的个人。
这些规则旨在确保比赛的公正性和透明度。
Kaggle比赛规则规定了参赛者在比赛过程中的行为准则。
参赛者必须遵守所有适用的法律和法规，并遵循Kaggle的社区准则。
他们不得进行欺诈、作弊、恶意攻击或其他违法行为。
同时，参赛者也不能使用未经授权的数据集或算法，以确保比赛的公平性和竞争性。
第三，Kaggle比赛规则明确了比赛的评判标准和奖励机制。
评判标准通常由赛题的主办方制定，并在比赛开始前公布。
参赛者的解决方案将根据预定义的评价指标进行评估，最终得分最高的参赛者将获得奖金或其他奖励。
此外，Kaggle还规定了奖金的分配方式和颁奖时间，以确保比赛结果的公正和及时。
第四，Kaggle比赛规则还规定了参赛者在比赛结束后的行为要求。
参赛者不能在比赛结束前公开他们的解决方案或相关代码。
此外，他们也不能将比赛中获得的数据或信息用于商业目的。
这些规定旨在保护参赛者和赛题主办方的利益，防止知识产权的侵权行为。
Kaggle比赛规则还包括一些其他方面的规定。
比如，参赛者需要遵守比赛的提交要求和截止日期。
他们需要以适当的格式提交解决方案，并在规定的时间内完成。
此外，Kaggle还提供了一系列工具和资源，以帮助参赛者更好地理解和应用比赛规则。
Kaggle比赛规则是为了保证比赛的公平性、规范性和竞争性而制定的。
这些规则涵盖了参赛者的资格要求、行为准则、评判标准和奖励机制，以及比赛结束后的行为要求。
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作者 Kaggle Team
中文翻译 Mika
CDA 数据分析师原创作品，转载需授权
在最新的Kaggle用户排行榜上，排名第一位的ID是Bestfitting，他本人叫Shubin Dai。
他在两年前加入Kaggle，目前生活在中国湖南省长沙。
他是一名数据科学家、工程师，目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。
在工作之余，除了Kaggle，Dai还是一名狂热的山地车手，喜欢户外运动。
最近Shubin Dai接受了Kaggle团队的专访，分享了他在参加Kaggle竞赛时的心得与体会。
Q1: 可以介绍以下自己和相关背景吗？
我的专业是计算机科学，在软件开发方面有超过10年的经验。
工作方面，目前我负责领导一个团队，专门为银行提供数据处理和分析的方案。
自大学以来，我对利用数学知识构建程序，从而来解决问题十分感兴趣。
我一直在阅读计算机科学方面的书籍和论文，并且很高兴目睹了过去十年中机器学习和深度学习方面的进展。
Q2: 你是如何开始参加Kaggle比赛的？
正如之前所说的，我一直在阅读大量机器学习和深度学习方面的书籍和论文，但发现很难将
我学到的算法应用于小型数据集。
Kaggle是一个很棒的平台，当中有各种有趣的数据集、算
法和精彩的探讨。
我迫不及待想进行尝试，我第一个参加的比赛是“预测红帽商业价
值”(Predicting Red Hat Business Value)。
Q3: 在参加新的比赛时，你首先会做什么？
在比赛开始的第一个星期，我会创建一个解决方案文档，在比赛进行中，我会不断对文档进
行更新。
为此，首先我需要把握手上的数据和比赛，然后研究类似的Kaggle比赛和相关论文。
Q4: 在比赛时，你会做哪些步骤呢？
1.仔细阅读比赛的概述和数据的描述；
2.查找类似的Kaggle比赛。
作为刚加入Kaggle社区不久的新手，我对所有的Kaggle比赛进
行了搜索和分析；
3.阅读类似比赛的解决方案；
4.阅读相关论文，确保我跟进该领域的最新进展；
5.分析数据，并构建可靠的交叉验证；
6.进行数据预处理、特征工程、模型训练；
7.进行结果分析，包括预测分布、错误分析、困难样本等；
8.根据分析，精心设计模型或设计新模型；
9.基于数据分析和结果分析，通过设计模型增加多样性，或解决困难样本；
10.模型集成；
11.必要时返回前面某个步骤。
Q5: 你最喜欢的机器学习算法是什么？
我会逐个选择算法，但在进行集成时我更喜欢用简单的算法，如岭回归(ridge regression)。
在
深度学习的比赛中，在开始我总是喜欢使用resnet-50或设计类似的结构。
Q6: 你最喜欢的机器学习库是什么？
在计算机视觉比赛中，我非常喜欢用pytorch。
在自然语言处理或时间序列比赛中，我喜欢用用tensorflow或keras。
在进行分析时，我会使用seaborn，以及scipy库。
很多情况下scikit-learn和XGB都是不错的选择。
Q7: 你会如何进行超参数调整呢？
我根据对数据和算法的理论理解来调整参数，如果我无法解释结果变好或变坏的原因，我不会轻易使用。
在深度学习比赛中，我经常会搜索相关论文，查找在类似情况下其他人会怎么做。
而且，我会比较参数更改前后的结果，例如预测分布、受影响的样本等。
Q8: 你是如何确定交叉验证方法和最终的提交模型？
有了好的交叉验证方法就成功了一半。
在找到好的方法来评估模型前，我不会进入下一步。
为了构建可靠的交叉验证方法，你必须很好地理解数据和所面临的挑战。
我还会检查，并确保验证集与训练集和测试集有类似的分布，我会确保我的模型本地交叉验证和公共排行榜上都有不错的改进。
在时间序列比赛中，我会留出数据作为验证集。
通常，我会以一种保守方式来选择最终的提交模型。
我会选择对可靠模型进行加权平均后的集成模型，并确定出其中相对冒险的模型。
在我看来，更多的参数意味着更多的风险。
但我不会选择我无法解释的模型，即使它的公共排行榜得分很高。
Q9: 简而言之，怎样才能赢得比赛？
良好的交叉验证方法。
从其他比赛中学习，阅读相关论文，还需要自律和心里承受力。
Q10: 你最喜欢哪类Kaggle比赛？为什么？
我最喜欢自然保护和医疗相关的比赛。
我觉得我有必要为改善我们的生活和保护地球做些什么。
Q11: 机器学习中，你对哪个子领域最感兴趣？
我对深度学习的各种进步都很感兴趣。
我想利用深度学习解决除计算机视觉和自然语言处理之外的问题，因此在我参加的比赛和日常工作中，我会使用到深度学习。
Q12: 对你而言，在解决数据科学问题时，专业知识有多重要？
老实说，我不认为专业知识会有太多的作用，原因如下：
1.Kaggle提供的比赛数据对每个人都很公平；
2.仅使用成熟的方法赢得比赛是很难的，尤其是对于深度学习的比赛。
因此我们需要更多创造性的解决方案;
3.数据本身更重要，尽管我们可能需要阅读一些相关的材料。
但是也有一些例外。
例如，在Planet Amazon 比赛中，我从我在热带雨林的经历中获得了一些想法，但这些经验并不能称为专业知识。
Q13: 你认为你最有竞争力的比赛技巧是什么？
我认为是在比赛开始时准备解决方案文档。
我会列一份清单，包括面临的挑战、应该阅读的解决方案和论文、可能的风险、可能的交叉验证方法、可能的数据增强方法以及加强模型多样性的方式。
而且，我会不断更新文档。
幸运的是，这些文档在我之后的比赛中都很很大的帮助。
Q14: 在工作中，你是如何运用数据科学的?Kaggle比赛有所帮助吗？
我的团队尝试通过机器学习解决各种银行业务问题，比如预测银行网点的访客；预测ATM 应准备的现金；产品推荐；操作风险控制等。
Kaggle比赛也改变了我的工作方式，当我为解决问题寻找解决方案时，我会寻找类似的Kaggle比赛，因为那些都是宝贵的资源。
同时我还建议我的同事们研究类似的解决方案，从中获得启发。
Q15: 你如何权衡模型复杂性和训练/测试运行时间？
以下是我的看法：
1.只有当这方面出现问题时，培训/测试运行时间只才值得关注。
当正确率很重要时，不用太担心模型的复杂性。
如果获得训练数据需要好几个月的时间，那么我们需要充分的利用。
2.现在，只对弱模型进行集成很难赢得比赛。
如果你想成为第一名，你需要多个很好的单一模型。
如果我想在比赛中确保第一名，我会设计几个不同的模型，并且在排行榜上能达到前10名，有时甚至是前3名。
3.按照我的经验，我会在比赛中设计模型来探索这个问题的上限，然后选择一个简单的模型使其在实际情况下可行。
我总会尽量向组织者提交一个简单模型，并且与他们进行讨论。
我发现一些组织者甚至会使用我们的方案来解决他们面临的其他问题。
4.当训练/测试运行时间很重要时，Kaggle有很多机制来确保性能：kernel比赛、团队规模限制、增加更多在计分时未计算的数据等。
我相信Kaggle也会根据比赛目标改进规则。
Q16: 你是如何在Kaggle比赛不断进步的？
有趣的比赛和Kaggle的伟大竞争对手让我不断进步。
Kaggle中有许多优秀的竞争者，因此想赢得比赛并非易事，这不断挑战我的极限。
去年，我尽可能多地完成比赛，并且猜测其他竞争者会做什么。
为此，我必须阅读大量材料，并构建多功能模型。
在比赛之后，我阅读了其他竞争对手的解决方案。
Q17: 你有关注哪些最近或正在进行的机器学习比赛吗？
今年我希望能参加Kaggle的深度强化学习比赛。
Q18: 你仅用15个月就上升到排行榜的第一名，你是怎么做到的？
首先，取得第一只是代表我在Kaggle所学到的知识，而且我也幸运。
在我的前几次比赛中，我试图将近年来学到的理论转化为技巧，并从其他人那里学到很多。
在对Kaggle比赛有一定的了解之后，，我开始思考如何用系统化的方式进行比赛，因为我在软件工程方面有多年经验。
大约半年后，我获得了首个奖项，并获得了一些自信。
我感觉我可能会在一年内成为达到大师级别。
在Planet Amazon比赛中，我试图获得金牌，当发现自己名列第一位时，我非常惊讶。
然后我觉得应该继续使用之前提到的策略和方法，从而取得更多的成功。
在赢得Cdiscount 比赛后，我爬到了用户排名榜的前列。
我从Kaggle平台受益颇多，我从其他人那里学到了很多，Kaggle的用户排名系统也激励着我不断进步。
我也感到很幸运，我没想到我能连续获得6次奖项，在许多比赛中取得了前10名或前1％的成绩。
我可能很难再重复这个经历了。
但是，取得好的排名并不是我的目标。
我把每场比赛都视为学习的机会，因此我会选择我不太熟悉领域的比赛，这迫使我去年研读了成百上千篇论文。
Q19: 你提到过，你喜欢研究之前比赛中评分最高的解决方案。
你有什么特别的见解吗？
我尊重所有的赢家和出色的解决方案贡献者，我知道他们付出了多少努力。
我总是以一种可敬的态度研究这些解决方案。