Iris 表格分类与固定验证
运行公开数据的三种基线，检查验证预测与错误样本，再用对照解释结果。
运行 Iris 示例并检查输出向上教育 · UpUp Education
Kaggle 竞赛与 AI 项目实践
按你的基础、可用时间和算力，选择适合的比赛或历史项目。先看任务、起步方法与公开方案，再决定是否需要辅导。
公开方案解读
从公开方案理解项目方法
Kaggriculture 规则 Agent
沿官方开源环境阅读状态、动作与回放，先建立规则策略，再设计多种子与双座位对照。
查看 Agent 复现任务Biohub 检测与关联基线
阅读 Royer Lab 的公开基线，区分影像检测、跨帧连接、分裂与稀疏标注评估。
理解三维细胞追踪方法来自对应公开项目；解读区分原作者工作、复现建议与需要自己验证的结果。
Kaggle
从一个清晰入口开始
更多学习方向
按研究与竞赛目标继续阅读
WorldQuant BRAIN 与量化研究
分清 BRAIN、IQC 与 WorldQuant University，从研究假设、Alpha 实验和回测复盘开始。
理解回测指标并复算 FitnessUSACO 算法竞赛
先核对报名与比赛规则，再按当前编程基础安排 Bronze 入门、题目练习与赛后复盘。
从 Bronze 学习路线开始MCM／ICM 数学建模
从赛题资料与论文结构理解建模任务，再准备假设、验证、写作和团队协作。
核对建模论文的结构与表达公开开源项目
读懂方法，再设计自己的复现
先看任务与代码的关系，再选择值得验证的一个改动。
scikit-learn 分类器比较
从合成二维数据理解训练/测试划分、标准化和决策边界，再判断哪些方法适合真实表格。
原作者：scikit-learn developers · 代码许可：BSD-3-Clause
Kaggriculture 官方环境
沿状态、合法动作与回放阅读规则 Agent 的接口，固定版本、种子、座位和对手做对照。
原作者：Kaggle · 代码许可：Apache-2.0
Biohub 细胞追踪基线
解读三维检测、跨帧节点连接和稀疏监督，先检查节点、边与分裂，再规划模型复现。
原作者：Royer Lab · 代码许可：BSD-3-Clause
开源代码与比赛数据分别遵守各自许可；引用原作者方法，自己的实验另记环境、改动和结果。
已经有明确的项目问题？
告诉我们项目名称和当前卡点，先确认支持范围，再讨论辅导内容与费用。