Kaggle比赛分类与winner资料汇总(更新中)
把比赛分为四类,Data Mining、Images、NLP、Speech Recognition,举几个例子:
本篇博客会介绍一些结束的比赛或者博主经历过的比赛,一开始会将比赛进行分类,介绍基本的任务,然后根据需要深入了解一些比赛后再更新前几名的solution、一些资料的链接、一些trick和分享一些心得等。
大致介绍一下接下来的结构,首先按照类别把比赛分进行分类,每一类里按照比赛的结束时间由最近的介绍到以前的。
目前更新到Plant Seedlings Classification
忽略的比赛有:
Flavours of Physics: Finding τ → μμμ (Kernels Only)
TrackML Particle Tracking Challenge
iNaturalist Challenge at FGVC5
Google Cloud & NCAA® ML Competition 2018-Men’s
Google Cloud & NCAA® ML Competition 2018-Women’s
结束时间:2018-09-25 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:根据森林的土壤、海拔等信息预测数的类型,accuracy计算得分。
结束时间:2018-09-25 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:根据烹饪中用的材料,预测它是哪个地区的烹饪方式,accuracy计算得分。
结束时间:2018-09-18 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:根据家庭情况,预测家庭的贫困等级,macro F1 score计算得分。
结束时间:2018-08-29 Featured
Binary Classification
1.任务介绍:根据贷款申请者的情况判断是否通过其贷款申请,ROC area计算得分.
结束时间:2018-05-07 Featured
ctr, Predict probability
1.任务介绍:预测用户在点击移动应用广告后下载应用的概率,ROC area计算得分。
结束时间:2018-06-27 Featured
Predict probability
1.任务介绍:根据商品的信息(标题、图片、描述等)预测卖出去的概率,RMSE计算得分。
结束时间:2018-04-25 Playground
Predict probability
1.任务介绍:根据项目描述的文本和项目的其他元数据预测被批准的概率,ROC area计算得分。
结束时间:2018-09-25 Playground
结束时间:2018-09-25 Playground
结束时间:2018-08-20 Featured
1.任务介绍:预测潜在客服的交易价值,RMSLE 计算得分。
计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)
给定一张输入图像,图像分类任务旨在判断该图像所属类别。
结束时间:2018-08-06 Featured
Multi-label Classification
1.任务介绍:给YouTube视频打标签,Global Average Precision计算得分。
结束时间:2018-07-15 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:根据鲸鱼的尾巴图片对鲸鱼分类,MAP@5计算得分。
结束时间:2018-05-30 Research
Multi-label Classification
1.任务介绍:为每张时尚图片分配多个属性,Mean F1 score(micro-averaged)计算得分。
结束时间:2018-05-30 Research
Multi-class Classification
1.任务介绍:对每张家具照片分类,每张图片只有一个标签,average error计算得分。
结束时间:2018-05-29 Research
Multi-label Classification
1.任务介绍:对每张景点照片分配0/1/more地标标签,Global Average Precision (GAP) at k计算得分。
结束时间:2018-05-29 Research
图像检索
1.任务介绍:对于每个查询,检索包含相同地标(如果有的话)的所有数据库图像,mAP@100计算得分。
结束时间:2018-03-12 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:对每张植物图片预测其物种类别,micro-averaged F1-score计算得分。
在图像分类的基础上,我们还想知道图像中的目标具体在图像的什么位置,通常是以包围盒的(bounding box)形式。
结束时间:2018-10-31 Featured
在目标定位中,通常只有一个或固定数目的目标,而目标检测更一般化,其图像中出现的目标种类和数目都不定。因此,目标检测是比目标定位更具挑战性的任务。
结束时间:2018-08-30 Featured
1.任务介绍:识别图片中的物体,目标种类和数目不定,用bounding box包围,Mean Average Precision计算得分。
结束时间:2018-08-30 Featured
1.任务介绍:识别带有关系的物体,mAP&recall计算得分。
语义分割是目标检测更进阶的任务,目标检测只需要框出每个目标的包围盒,语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标。
结束时间:2018-10-17 Featured
结束时间:2018-06-11 Research
1.任务介绍:在图片中分割出七种不同的移动的物体,IoU计算得分。
结束时间:2018-04-16 Featured
1.任务介绍:在细胞图片中找到细胞核的pixels,IoU计算得分。
结束时间:2018-09-24 Playground
Multi-class Classification
1.任务介绍:为Rotten Tomatoes的影评进行情感分类,accuracy计算得分。
结束时间:2018-03-20 Featured
Multi-headed Classification
1.任务介绍:建立一个multi-headed模型,检测出不同类型的毒性,如威胁,淫秽,侮辱和仇恨,对每一类预测概率,mean column-wise ROC AUC计算得分。
结束时间:2018-07-31 Research
Multiclass Classification
1.任务介绍:对语音进行分类,MAP@3计算得分。