概览
这场竞赛适合谁
有通用机器学习经验的进阶选手，需要扎实的技术基础，并能驾驭较复杂的 ML 流程。
查看官方简介原文
你会在真实的地球观测数据上练习地理空间分析和多分类建模，城市热岛也是气候方向很有代表性的应用场景。
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
Python
- 02
scikit-learn 或类似 ML 库
- 03
pandas 数据分析
投入前确认：需要扎实的机器学习基础和良好的实验方法论，赛场竞争激烈，有很多经验丰富的队伍。
来源
一场高级难度的通用机器学习竞赛，预计投入 25–70 小时，适合用真实赛题完成一次端到端练习。
概览
有通用机器学习经验的进阶选手，需要扎实的技术基础，并能驾驭较复杂的 ML 流程。
你会在真实的地球观测数据上练习地理空间分析和多分类建模，城市热岛也是气候方向很有代表性的应用场景。
参赛准备
Python
scikit-learn 或类似 ML 库
pandas 数据分析
投入前确认：需要扎实的机器学习基础和良好的实验方法论，赛场竞争激烈，有很多经验丰富的队伍。
来源
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准。