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概述
Kaggle是一个数据科学竞赛平台，旨在连接数据科学家和机器学习工程师，提供一个共同解决实际问题的平台。Kaggle的任务通常由公司、学术机构、政府机构等提交，这些任务涵盖了各种问题领域，例如自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘等。竞赛参与者可以下载数据集、提交代码和模型，并与其他参赛者交流和竞争。Kaggle还提供了一系列的教程和社区资源，帮助人们学习和分享数据科学的最佳实践。
为什么要kaggle
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提高技能水平：参赛者可以在实际问题中应用机器学习算法，提高自己的技能水平，并学习到最佳实践。
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探索新技术：Kaggle提供了各种不同的数据集和挑战，可以让参赛者探索和学习新的技术和领域。
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解决实际问题：Kaggle的挑战通常由公司、学术机构、政府机构等提交，这些挑战涵盖了各种实际问题，参赛者可以通过解决这些问题，提高自己的实践能力，并为社会做出贡献。
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获得认可和奖励：在Kaggle上取得好成绩的参赛者有机会获得丰厚的奖励和认可，这可以帮助参赛者在职场上获得更好的机会和回报。
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社交交流：Kaggle是一个全球性的社区，参赛者可以与来自世界各地的专业人士交流和合作，拓展自己的社交圈子。
kaggle基本使用
kaggle主界面介绍
| 名称 | 作用 |
|---|---|
| Home | 主页 |
| Competitions | 竞赛 |
| Datasets | 数据 |
| Code | Kaggle Notebook |
| Discuss | 社区 |
| Courses | 课程 |
创建自己的notebook
点击“New Notebook”，就可以创建自己的notebook了，基本操作同jupyter notebook一致，运行时默认为CPU运行，可以支持在线加载数据集，全流程均可在线操作，响应上也做得十分不错，基本和本地使用Jupyter NoteBook的体验无疑
kaggleAPI的下载和使用。
pip install kaggle #安装kaggle API
kaggle--version #查看kaggle版本
kaggle competitions {list, files, download, submit, submissions, leaderboard}#kaggle比赛的下载
kaggle datasets {list, files, download, create, version, init}#kaggle数据集的下载
kaggle kernels {list, init, push, pull, output, status}#kaggle 结果的推送和接受
kaggle config {view, set, unset}#进行API的配置
kaggle常见问题
Bug1: OSError: Could not find kaggle.json. Make sure it’s located in /home/jyjiang/.kaggle. Or use the environment method.
原因1：当利用kaggle上传和下载文件时，kaggle需要知道账号的身份信息。
解决1：kaggle --> My Account --> API --> Create New API Token，下载得到kaggle.json文件，放在/home/user/.kaggle隐藏文件夹下.
bug2:数据集下载失败
解决办法：其他下载工具或更改下载源。
kaggle datasets download -d dataset_name --source source_name
"dataset_name"是数据集名称，
"source_name"是指定的下载源。