入了 kaggle 这个坑三年，成绩还凑合，目前拿到一金二银二铜，也和综合排名 top10 的种子选手组过队。

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帖子主要谈三个主题：

1.kaggle 的比赛冲分技巧。在具备 top10%乃至 top2%的实力的情况下，如何百尺竿头更进一步，冲击奖牌， 以及如何选择适合自己的项目。

2.在简历里怎么包装项目，面试的时候怎么展示，

3.怎么通过 kaggle 来 networking，以文会友，建立人脉网络。

废话不多说，正题开始。

想要在 kaggle 平台制霸，我们首先要了解 kaggle 的前世今生，了解他比赛的风格和最近几年的变化方向。

Kaggle 是一个对给定数据集的的数据建模平台，以分类、回归问题为主（也有少许聚类，我个人估计应该是因为聚类模型的表现衡量起来相对麻烦，以后如果有时间，可以开一个专题讲聚类，现在因为和主线有点偏离，先按下不表）。

Kaggle 竞赛的合作方，早期可以认为是悬赏方，提供数据和任务，往往是公司内部数据（当然作了一些去敏），进而提出公司一个实际需要解决的问题。这个模式有一些类似赏金猎人，尤其是在 2010 年前后，kaggle 还比较小众的时候，参赛人数不多，如果不是金额特别爆炸的悬赏，不是精心雕琢的模型往往也能瞎打乱撞拿到奖金。

虽然一开始 kaggle 的初衷有一些类似于赏金猎人，但是随着平台的壮大，单纯的去冲击奖金的期望收益已经大大降低，所以 kaggle 平台慢慢就演变成了现在类似竞赛平台的形式。尤其是在被 Google 收购之后，kaggle 上的题目风格发生了不小的变化，概括起来就是两多两少。

两多：

参赛队伍变多

深度学习模型变多

两少：

数据量变小

比赛数量变少