12.4.1 参赛平台介绍
用浏览器打开Kaggle平台界面后，得到如图12.1所示的平台栏目信息。
图12.1 Kaggle平台栏目
1.平台栏目
最新的Kaggle栏目包括比赛（Competitions）、数据集（Datasets）、代码（Code）、讨论（Discussions）、课程（Courses）等栏目。
1）比赛（Competitions）栏目
该栏目是Kaggle发布比赛题目和参赛入口。参赛基本流程为：在该栏目的比赛模块里选择参赛题目，下载对应比赛测试数据，进行编程及模型训练，提交测试代码及结果，查看在线排名，继续优化测试代码（每天最多可以提交5次），最终提交比赛代码及结果数据，接受比赛结果。
2）数据集（Datasets）栏目
为网上公布的每个竞赛题提供对应的数据下载服务功能，下载的数据包括提交结果的示范、测试集、训练集，数据最常见的下载和提交格式为CSV格式。
3）代码（Code）栏目
这里可以看到其他参赛者自愿公开的模型代码，支持线上调试和运行自己的代码，目前支持Python语言、R语言，也支持Numpy、Pandas这些流行的数据分析库。
4）讨论（Discussions）栏目
为参赛者提供讨论Kaggle平台和机器学习主题的功能，包括分享反馈、提出问题等。
5）课程（Courses）栏目
为初次接触Kaggle者提供免费的入门课程培训内容。
2.Kaggle竞赛分类
Kaggle官网公开提供的公开竞赛类型如图12.2所示，包括特色型竞赛（Featured）、入门型竞赛（Getting Started）、研究型比赛（Research）、社区型竞赛（Community）、游乐型竞赛（Playground）、仿真型竞赛（Simulations）、分析型竞赛（Analytics）等。(https://www.daowen.com)
图12.2 Kaggle官网提供的公开竞赛类型
1）特色型竞赛
特色型竞赛是Kaggle最有特色的竞赛项，网上公开题目、需求、测试数据、奖金额度，要求参赛者下载数据，自行编程解决问题，代码编写完成即可以在网上提交，参与网上解决问题答案排名，排名最优者的获奖，所提交代码很可能被赞助商直接应用到商业实践中。
2）入门型竞赛
为初次接触Kaggle新手提供“试水”的竞赛题：如预测杂货店销售趋势、用生成的对抗网络绘制自己的美术作品、手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别、Julia语言入门等。由于竞赛内容带有服务新手、指导新手学习的设计意图，不提供奖品或积分。
3）研究型竞赛
主要竞赛内容为机器学习等前沿性或公益性的题目，题目内容比特色型竞赛更具实验性，竞赛奖励可能是奖金或会议邀请或发表论文形式的奖励。
4）社区性竞赛
社区团队预测性竞赛。
5）游乐型竞赛
这类竞赛设计目的是进一步提升参赛者的“兴趣”，难度比入门型竞赛有所提高，所提供的机器学习竞赛内容相对简单。这个类的题目以有趣为主，参赛者参与热度很高。
6）仿真型竞赛
通过机器学习，强化学习环境，进行数据仿真研究竞赛。
7）分析型竞赛
主要利用大数据进行专题分析竞赛。
