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[問題] kaggle, featured conpetition的可信度

看板DataScience作者 (ANGUS )時間6年前 (2018/05/17 14:39), 6年前編輯推噓4(4推 0噓 2→)
留言6則, 6人參與, 6年前最新討論串1/6 (看更多)
手機發文，排版請多見諒 如題，想請問版上各界的大師，對於業界/學界而言，在kaggle中的featured competitio n得名或是拿到top 10%/top5%/top1%/in-prize，大概能代表你的能力在哪呢，換句話來 說，就是kaggle的比賽成績，在面試(就職或讀md/phd)能帶給你多少優勢？ 會有這問題是因為，sjv這位kaggle的grandmaster在Corporacion的賽後有提出關於kaggl e的疑慮(https://goo.gl/SwMUjC ,他的文章底部)，其中有像官方的data preprocessing 以及train/test split，而他在下面回文也有提到，好像學界跟一些研究者也不大重視ka ggle上的成績。這讓我蠻困惑跟緊張的，小弟在去年加入kaggle，玩到現在也有幾個top1 0% /top5%，雖然過程中真的有學到不少，但主要還是在思考比賽成績能不能應用在以後的升 學或職涯，如果真的完全如他所說，那還真的挺令人遺憾的。 不知道版上的各位大師們有什麼看法呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.140.94.50 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1526539198.A.6FE.html ※ 編輯: ANGUS582 (223.140.94.50), 05/17/2018 14:40:45 ※ 編輯: ANGUS582 (223.140.94.50), 05/17/2018 14:41:55 ※ 編輯: ANGUS582 (223.140.94.50), 05/17/2018 17:50:32
推
05/17 18:33, 6年前 , 1F
好強
05/17 18:33, 1F
推
05/17 19:48, 6年前 , 2F
沒什麼用ㄅ
05/17 19:48, 2F
→
05/17 21:17, 6年前 , 3F
我覺得發paper比較有用
05/17 21:17, 3F
推
05/18 00:09, 6年前 , 4F
樓上這ID還真有說服力
05/18 00:09, 4F
推
05/18 04:22, 6年前 , 5F
Kaggle老實說真的還好
05/18 04:22, 5F
→
05/19 00:10, 6年前 , 6F
升學應該沒用
05/19 00:10, 6F
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