而且越早打kaggle好处越多，如果你是个还没毕业的学生，不打kaggle那可能只有在实习的时候才能接触到公司项目，而且一般只能接触一个。kaggle上大多都是公司发布的接近真实业务的项目需求，一年你起码可以打3+场，提前锻炼实战能力，简历这不就有了。
定义 XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，简称XGB，是GBDT算法的一种改进版本，是一种监督学习算法。它是Boost算法的一种，属于集成算法，具有伸缩性强、便捷的并行建模能力。XGBoost在Kaggle竞赛和其他机器学习竞赛中表现出色，广泛应用于分类、回归和排序问题。
场景二：身为一名销售主管，因为受到疫情影响，公司总体销售额相比于去年下降了20%，但是你朋友的公司同样是销售为主，业绩不仅没有下跌，还提升了15%。通过咨询你发现，他们公司将大部分产品的销售都改成了线上，还与几个知名带货主播达成合作，在各个平台打响了知名度。
1、在众多竞赛中，kaggle金融量化比赛因其高含金量备受瞩目。学姐为你整理了kaggle上的金融量化比赛大全，包括最新的比赛和top解决方案。这里有JPX东京证券交易所预测大赛，参赛者需预测市场动态，评估依据夏普比率，第十名的解决方案亮点纷呈。
2、金牌方案：第一名、第三名、第七名的方案链接。简街市场预测大赛 比赛链接：kaggle.com/competitions...背景：该挑战旨在建立量化交易模型，利用全球主要证券交易所的市场数据，最大化回报。评估标准：根据效用分数评估。比赛时间：2022-2028 金牌方案：第一名、第三名、第十名的方案链接。
1、Kaggle比赛的含金量在业界有目共睹，备受认可。 对于有志于提升数据科学技能的人士，参加Kaggle比赛是一种极佳的方式，它不仅能够锻炼能力，还能拓宽视野，让人在竞争中向众多高手学习。 无论是求职者还是学生，若对数据科学有兴趣，都可以通过参与Kaggle比赛来增强自己的技能背景。
2、kaggle比赛含金量在业界是很高的。有兴趣的可以试着参加一下，提升自己能力的同时又可以开拓视野，不断向许多强者学习。所以不论你是求职者还是学生，如果对数据科学感兴趣，都可以利用Kaggle来锻炼自己的技能，提升自己的背景。
3、学员档案：某985金融专业本科毕业生，申请经济学、应用经济学专业，获得了康奈尔大学、约翰霍普金斯大学、南洋理工大学等offer。报名项目：Kaggle数据科学小班辅导。
4、KAGGLE 大数据竞赛平台 难度：★★★ 含金量：★★★ 竞赛简介 Kaggle是一个全球知名的数据科学竞赛在线平台，由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，后由Google收购。Kaggle一开始以Data Mining起家，为的是可以快速高效的解决最棘手的问题。
5、参赛群体上，天池和DataCastle主要来自中国，Kaggle以欧美等国家为主，Kaggle选手素质相对较高，冠军含金量也高，但对新手或实力未达全球一流水平的参赛者可能不太友好。
6、金融量化领域的研究生项目热度不减，竞争激烈。学历和理论知识不再是唯一门槛，实战经验，特别是实习和竞赛经历变得至关重要。其中，Kaggle的金融量化相关比赛因其高含金量备受瞩目。学姐已整理了Kaggle上所有的金融量化比赛，包括了顶级解决方案，将持续更新。
USACO 美国计算机竞赛 难度：★★★ 含金量：★★★ 竞赛简介 USACO （美国信息学奥林匹克竞赛）初次举办于1992年，其官网是美国一个著名在线题库，更是美国中学生的官方竞赛网站。开设目的是为每年夏季举办的国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）选拔美国队队员。
约翰洛克论文竞赛 由牛津大学等名校教授参与的英文论文竞赛，英美院校认可度高。 纽约时报写作竞赛 全球最具影响力的媒体之一，提供高质量创作平台，奖项含金量高。 The Concord Review 全球唯一高中历史学术论文季刊，藤校录取率约42%，学术证明力强。
国际生物奥林匹克竞赛（IBO），测试理论和实验能力，是生物学最高级别比赛。USABO美国生物奥赛，难度高且含金量高，对生物医学专业申请者有利。BBO英国生物奥林匹克，英国顶尖理科竞赛，有助于全球顶级大学申请。人文社科类竞赛则有：约翰洛克论文竞赛，全球知名英文论文比赛，牛津等名校认可。
计算机竞赛有国际信息学奥林匹克竞赛IOI和美国信息学（计算机）奥林匹克竞赛USACO。IOI是全球信息学竞赛的顶尖赛事，USACO则通过在线编程挑战为学生提供了展示计算机技能的机会，帮助他们提升竞争力。
HiMCM，作为全球最具影响力的中学生数学建模竞赛之一，由COMAP等机构主办，对于申请藤校和G5名校的学生来说，其含金量极高。2023年的比赛已经公布时间，对于数学建模感兴趣的高中生是个不容错过的挑战。与常规数学竞赛不同，HiMCM要求参赛者运用matlab等软件，解决实际问题的建模过程包括模型准备至模型应用。
投票法 适用于分类任务，对多个学习器的预测结果进行投票。投票法有普通投票和加权投票两种，加权权重可以人工设置或根据模型评估分数来确定。为避免同质模型影响，建议选取相关性小的模型进行投票。 平均法 适用于回归和分类任务，对多个学习器的预测结果进行平均，以减少过拟合。
