雷锋网AI科技评论按，本文首发于知乎专栏AI带路党，作者吴晓晖，雷锋网AI科技评论获其授权转载。
不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型是远远不够的。现实中你几乎不可能遇到这样的数据（现实数据往往有着残缺的输入，类别严重不均衡，分布不一致甚至随时变动的测试集，几乎没有可以参考的论文），这往往让刚进入工作的同学手忙脚乱，无所适从。
Kaggle则提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡，问题的定义基本良好，却夹着或多或少的难点，一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动，能不断地获得启发，受益良多。即使对于一些学有所成的高手乃至大牛，参加Kaggle也常常会获得很多启发，与来自世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。更重要的是，Kaggle是业界普遍承认的竞赛平台，能从Kaggle上的一些高质量竞赛获取好名次，是对自己实力极好的证明，还能给自己的履历添上光辉的一笔。如果能获得金牌，杀入奖金池，那更是名利兼收，再好不过。
Kaggle适用于以下人群：
我是小白，但是对数据科学充满求知欲。
我想要历练自己的数据挖掘和机器学习技能，成为一名真正的数据科(lao)学(si)家(ji)。
我想赢取奖金，成为人生赢家。
简介
Kaggle创办于年，目前已经被Google收购，是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。笔者参加了由Quora举办的QuoraQuestionPairs比赛，并且获得了前1%的成绩(支队伍)。这是笔者Kaggle首战，所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路，并且和大家分享我们参赛的一些心得。
QuoraQuestionPairs是一个自然语言(NLP)比赛，比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”。其中的样本如下：
amp;lt;imgsrc=amp;quot;