今天的內容會帶大家了解 Kaggle 1. 全球資料科學競賽的網站，許多資料科學的競賽均會在此舉辦，吸引全球優秀的資料科學家參加 2. Kaggle 上的競賽者都非常厲害，對機器學習技術沒有一定的掌握是沒辦法拿到好名次的 3. 名列前茅的參賽者都會分享自己的作法與程式碼供參考，非常具有參考價值 排行榜：主辦單位通常會把測試資料分為 public set與 private set 參賽者上傳預測結果可以看到 public set 的成績，但比賽最終會使用 private set 的成績作為排名 Kernels 與 Discussion：Kernels 可以看見許多高手們分享的程式碼與結果，多半會以 jupyter notebook 呈現 Discussion 可以看到高手們互相討論可能的做法，或是資料中是否存在某些問題 機器學習的專案，常常需要參考別人的論文或 Github 然後重現結果，其中可能會因為環境、套件或是理解不對而產生不對的結果 學習如何復現別人的成果是機器學習中非常重要的技能 有了大概的理解之後，我們開始今天的學習吧！！！