Kaggle比赛分类与winner资料汇总（更新中）

1.介绍

把比赛分为四类，Data Mining、Images、NLP、Speech Recognition，举几个例子：

Data Mining：比如ctr预估、推荐，基本是不包括Deep Learning的比赛
Images：图像类，Google AI Open Images - Object Detection Track
NLP：自然语言处理类，Quora Question Pairs
Speech Recognition：语音识别，TensorFlow Speech Recognition Challenge

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

2.比赛

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

2.1 Data Mining

2.1.1 分类(Classification)

Forest Cover Type (Kernels Only)

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。

What’s Cooking? (Kernels Only)

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。

Costa Rican Household Poverty Level Prediction

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。

Home Credit Default Risk

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.

TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge

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。

2.1.2 分类（综合）

Avito Demand Prediction Challenge

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。

DonorsChoose.org Application Screening

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。

2.1.3 回归(Regression)

New York City Taxi Fare Prediction

结束时间：2018-09-25 Playground

任务介绍：根据上下车的地点预测纽约出租车的计费，大规模数据，RMSE 计算得分

Store Item Demand Forecasting Challenge

结束时间：2018-09-25 Playground

任务介绍：根据过去5年的商品销售数据，预测未来3个月的商品销售额，时间序列，SMAPE计算得分。

Santander Value Prediction Challenge

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。

2.2 Images

计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)

2.2.1 图像分类(Image Classification)

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。

The 2nd YouTube-8M Video Understanding Challenge

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。

Humpback Whale Identification Challenge

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。

iMaterialist Challenge (Fashion) at FGVC5

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。

iMaterialist Challenge (Furniture) at FGVC5

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。

Google Landmark Recognition Challenge

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。

Google Landmark Retrieval Challenge

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。

Plant Seedlings Classification

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。

2.2.2 目标定位(Object Localization)

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。

RSNA Pneumonia Detection Challenge

结束时间：2018-10-31 Featured

任务介绍：找到医学图像中肺炎的位置，用bounding box包围，IoU计算得分。

2.2.3 目标检测(Object Detection)

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。

Google AI Open Images - Object Detection Track

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。

Google AI Open Images - Visual Relationship Track

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。

2.2.4 语义分割(Semantic Segmentation)

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。

TGS Salt Identification Challenge

结束时间：2018-10-17 Featured

任务介绍：在卫星地图上找出是盐的pixel，IoU计算得分。

CVPR 2018 WAD Video Segmentation Challenge

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。

2018 Data Science Bowl

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。

2.3 NLP

2.3.1 情感分析（Sentiment Analysis）

Movie Review Sentiment Analysis (Kernels Only)

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。

Toxic Comment Classification Challenge

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。

2.4 Speech Recognition

2.4.1 语音分类

Freesound General-Purpose Audio Tagging Challenge

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。

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