动手学深度学习
《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.
Kaggle是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台，提供竞赛、数据集、模型、代码和学习资源，协助用户在实践中提升技能并分享成果。
Kaggle主要功能列表（按重大程度排序）
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讨论（Discussions）
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代码（Code）
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课程与博客（Courses & Blog）
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竞赛（Competitions）
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数据集（Datasets）
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模型（Models）
| 功能类别 | 内容描述 | 核心亮点 | 示例/详细信息 |
|---|---|---|---|
| 模型（Models） | 提供已训练的模型与开源模型库，支持多种框架与GPU训练 | 模型可直接调用或微调 | Gemma（Google开源轻量模型家族）、GemmaKeras（Keras 3实现） |
| 讨论（Discussions） | 用户可以在平台上交流问题、分享经验和最佳实践 | 支持评论、点赞与关注 | 讨论涉及竞赛策略、数据分析方法及模型优化等 |
| 竞赛（Competitions） | 提供机器学习与数据科学相关的挑战赛，用户可参与排名和获奖 | 支持公开排行榜、透明评测 | OpenAI to Z Challenge Finalists Hackathon，NeurIPS 2025 Open Polymer Challenge |
| 数据集（Datasets） | 提供丰富的数据资源，涵盖金融、体育、图像、学术等领域，支持下载与分析 | 数据可直接用于模型训练与分析 | Bitcoin Historical Data（101 MB，1-min间隔数据）、Fruits-360 dataset（4 GB，141,679张图像）、International football results（1 MB，1872-2025） |
| 代码（Code） | 提供示例代码与脚本，涵盖Python及其他主流语言，支持GPU加速 | 社区贡献丰富，可用于快速实验 | Day 1 – Evaluation and structured output（Python，18203点赞）、EfficientNet B0 Pytorch [Train] |
| 课程与博客（Courses & Blog） | 提供在线教程、技能提升课程与博客文章 | 协助用户从入门到高级实践 | Kaggle Game Arena介绍、Kaggle Progression Update、首个Game Arena Leaderboard公布 |
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排行
全球排名
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搜索量
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779.59 千
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国家&地区分布图
- 仅限桌面
排名前 5 的国家 & 地区
国家 & 地区
美国
16.55%
印度
27.77%
印度尼西亚
3.19%
英国
2.55%
中国
3.12%
流量来源
- 全球
- 仅限桌面端
流量占比图表
来源
Direct
49.61%
Search
42.12%
Referrals
7.00%
Social
0.98%
Paid Referrals
0.23%
Mail
0.06%
数据统计
数据评估
关于Kaggle特别声明
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