数据竞赛

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

从Kaggle平台的give_me_some_credit数据集中提取的测试数据。

XJTU 提供数学竞赛资料供学习者使用。

河南省第十四届ICPC大学生程序设计竞赛将于2023年5月21日举行。

OpenCompetitionV2 挺适合搞数据科学竞赛的小伙伴，是那些需要统一接口的场景。它涉及到四大领域：表格数据挖掘、NLP、简历相关任务，以及 AutoML 中的强化学习和神经架构搜索。你可以通过预构建的 Docker 镜像快速上手，减少环境配置的麻烦。只需要运行docker pull ranwangmath/opencompetition:0.3拉取镜像，使用docker run命令启动。这一过程挺简便，但记得镜像挺大的，不用时加上--rm避免占用过多空间。如果你不想自己配置环境，这个工具确实蛮省心的。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术中扮演关键角色。KDD，即知识发现与数据挖掘，通过分析、转换和模型构建，揭示数据库中的有用信息。KDD+CUP2001是经典的数据挖掘竞赛，推动分类问题上的技术发展。参与者需处理大规模数据集和高维度特征空间，提高预测准确性和模型解释性。竞赛涵盖多种分类算法如决策树（C4.5, ID3）、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，各有特点适用于不同数据特性。文档可能讨论特征选择、模型评估（如交叉验证）、代码实现（例如Python的scikit-learn库）以及数据预处理的关键步骤。这是学习数据挖掘理论与实践的宝贵资源，可提升数据分析

欢迎参加MATLAB竞赛，创意是最重要的准则。我们将寻找最有创意的参赛者。

MATLAB 开发的技能比赛总是挺有趣的，像“matlab 开发-SahabMatlabcontest”这样的资源就值得一看。它的核心是一个和 MATLAB 编程技能测试相关的比赛，包含了不少实际的编程任务，比如数值计算、图像之类的。这种比赛适合你用来磨炼自己的编程功力，还能熟悉各种 MATLAB 的高级功能。资源里包含两个主要文件：license.txt和MatlabContest170511，前者一般是软件使用许可，后者多半就是比赛的题目和资料了。你要是对 MATLAB 编程感兴趣，可以从这个项目入手试试看，嗯，还能顺便提升自己的代码优化和问题能力。

SQL竞赛最终赛试题

竞赛项目聚焦大数据技术与应用，要求选手在Spark、Flink平台下，灵活运用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术，解决实际问题。具体包括基于Spark的离线分析平台、基于Flink的实时分析平台的开发，数据抽取与写入Hive分区表，以及使用Scala完成电商系统的离线统计和用户操作日志处理。