Kaggle 入门操作指南
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竞赛 - competitions
选择 版本框架 和 star 最高的 Kernels 编辑就行，然后模仿 数字识别 案例更新
项目规范(以：DigitRecognizer 为例)
文档：结尾文件名为项目名.md
- 案例：
competitions/getting-started/digit-recognizer.md - 例如：数字识别，文档是属于
competitions -> GettingStarted下面，所以创建competitions/getting-started存放文档就行
图片：结尾文件名可自由定义
- 案例：
static/images/comprtitions/getting-started/digit-recognizer/front_page.png - 例如：数字识别，图片是属于
competitions -> GettingStarted -> DigitRecognizer下面，所以创建competitions/getting-started/digit-recognizer存放文档的图片就行
代码：结尾文件名可自由定义.py
- 案例：
src/py3.x/kaggle/getting-started/digit-recognizer/dr_knn_pandas.py - 例如：数字识别，代码只有
竞赛有，所以直接创建getting-started/digit-recognizer存放代码就行 - 要求（方法：完全解耦）
- 加载数据
- 预处理数据(可没)
- 训练模型
- 评估模型(可没)
- 导出数据
- 标注python和编码格式
#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
- 标注项目的描述
'''
Created on 2017-10-26
Update on 2017-10-26
Author: 【如果是个人】片刻
Team: 【如果是团队】装逼从不退缩（张三、李四 等等）
Github: https://github.com/apachecn/Interview
'''
数据：结尾文件名可自由定义
- 输入：
datasets/getting-started/digit-recognizer/input/train.csv - 输出：
datasets/getting-started/digit-recognizer/ouput/Result_sklearn_knn.csv - 例如：数字识别，数据只有
竞赛有，所以直接创建getting-started/digit-recognizer存放数据就行
结果提交
将数据的输出结果提交到项目的页面中
docs目录（可忽略）
docs 目录存放的是 ApacheCN 整理的操作or说明文档，和 kaggle 网站内容没有关系
后面会持续更新
