1.需要一點ML演算法的基礎的。
        另外就是要會用程式語言和相應的第三方庫來實現演算法.
        常用的有： Python以及對應的庫numpy、scipy、scikit-learn（實現了ML的一些演算法，可以直接用）、theano（DeepLearning的演算法包）。
         R語言、weka 如果用到深度學習的演算法，cuda、caffe也可以用 總之，使用什麼程式語言、什麼平臺、什麼第三方庫都無所謂，無論你用什麼方法，Kaggle只需要你線上提交結果，線下你如何實現演算法是沒有限制的。
        最好在linux下安裝 ，省很多麻煩！！

2.模組介紹
        numpy：NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴充套件。這種工具可用來儲存和處理大型矩陣，比Python自身的巢狀列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。
        **Pandas：**資料結構和分析
        scipy：是Python中科學計算程式的核心包，實現以下插值，積分，優化，影象處理等等，都是需要計算。
        Scikit-learn通過定義統一的Python介面，實現了一系列有監督和無監督的學習演算法。
        **Matplotlib：**全面的2D / 3D繪圖，這個假期作社會實踐專案時用過，當時畫的直方圖。
        Theano：是一個Python庫，專門用於定義、優化、求值數學表示式，效率高，適用於多維陣列。特別適合做機器學習。一般來說，使用時需要安裝python和numpy.
資源網站：1.https://www.dataquest.io 簡直不能太貼心，太喜歡了