假如你是数据竞赛的初学者、爱好者，比赛的baseline不仅是比赛思路分享，同时也是一类数据问题的方法总结。本Repo想做的就是将收集并整理并分享各种比赛的baseline方案。
你可能会问为什么是baseline，而不是获胜者的代码分享？相比于获胜者的代码baseline代码都比较简单，容易整理和学习；其次baseline代码更加实用和简洁，适合入门学习。
竞赛日历：http://coggle.club/
最新的竞赛信息和baseline推送，请关注：
- 竞赛公众号：Coggle数据科学
- 知乎专栏：机器学习理论与数据竞赛实战
每个比赛的详细分享请见competition文件夹；
如果本仓库访问速度慢，可以访问国内备份：https://gitee.com/coggle/competition-baseline
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- 广告图片素材分类算法挑战赛，基础的分类思路
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- 智能硬件语音控制的时频图分类挑战赛, pytorch
- 基于用户画像的商品推荐挑战赛, LSTM-0.6786
- 蛋白质结构预测挑战赛算法, CNN-0.21, XGB基础代码
- 环境空气质量评价挑战赛, LR-0.04385
- 猪只盘点挑战赛, 预训练模型
- 新冠肺炎声音诊断挑战赛，baseline 0.53532 Top20
本届从广告应用场景痛点出发，开设“视频广告秒级语义解析”和“多模态视频广告标签”两大赛道，兼具算法挑战性和商业应用价值。
本届以用户在广告系统中的交互行为作为输入来预测用户的人口统计学属性。
- 互联网舆情企业风险事件的识别和预警, NLP类型比赛
- 保险文本视觉认知问答竞赛, CV/NLP，多模态类型比赛
- 通用音频分类, LGB, CNN, 0.9+
- 遥感影像地块分割, U-Net
- 房产行业聊天问答匹配, Bert, RoBERTa
- 小学数学应用题自动解题, 规则思路
- 路况状态时空预测, OTTO Lab, 异度侵入
- 企业非法集资风险预测, 第一次打比赛, DLLXW, 阿水
- 大数据时代的Serverless工作负载预测, 第一次打比赛（A榜0.208）, siguo（A榜0.211）, CNN-LSTM,鱼佬(0.285), siliconx(0.311)
- 重点区域人群密度预测, 第1名方案
- 入门注册手册：https://mp.weixin.qq.com/s/NurvUDyGwVC4sSwzEzDrwg
- 高德地图城市交通健康榜：https://report.amap.com/diagnosis/index.do
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- 赛题2学习内容：链接, 录屏
- 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛算法挑战大赛, CV类型比赛
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- 山东省第二届数据应用创新创业大赛-日照分赛场-公积金贷款逾期预测, ChallengeHub
- 2020厦门国际银行数创金融杯建模大赛, 第一次打比赛, OTTO Lab, 0.46
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛, yanqiangmiffy, shenxiangzhuang
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