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数据竞赛Baseline分享

假如你是数据竞赛的初学者、爱好者,比赛的baseline不仅是比赛思路分享,同时也是一类数据问题的方法总结。本Repo想做的就是将收集并整理并分享各种比赛的baseline方案。

你可能会问为什么是baseline,而不是获胜者的代码分享?相比于获胜者的代码baseline代码都比较简单,容易整理和学习;其次baseline代码更加实用和简洁,适合入门学习。

数据竞赛平台

最新的竞赛信息和baseline推送,请关注我们的微信公众号:Coggle数据科学,知乎专栏:机器学习理论与数据竞赛实战

竞赛分享

每个比赛的详细分享请见competition文件夹

其他链接:Smile整理的竞赛优胜者代码分享

贡献者(按照贡献ID排序)

协作规范

欢迎大家fork并贡献代码,但请大家遵守以下规范和建议:

  1. 代码请按照比赛的形式进行整理,写明比赛的网址、数据类型和解题赛题;

  2. 代码请注明运行的环境,以及机器最低配置,如:

    • 操作系统:Linux,内存16G,硬盘无要求;
    • Python环境:Python2/3
    • Pytorch版本:0.4.0
  3. baseline代码只能提供可运行的代码和思路,请不要提供直接可以提交的结果文件;

  4. 代码提供者应对代码版权和共享权负责;

  5. 如果发现Repo存在版权等相关问题,请邮件联系[email protected]

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Datawhale,一个专注于AI领域的学习圈子。初衷是for the learner,和学习者一起成长。目前加入学习社群的人数已经数千人,组织了机器学习,深度学习,数据分析,数据挖掘,爬虫,编程,统计学,Mysql,数据竞赛等多个领域的内容学习,微信搜索公众号Datawhale可以加入我们。

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GNU General Public License v3.0