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SIH 挑战套装

“智能印度黑客马拉松问题陈述数据集”是来自参与智能印度黑客马拉松的各个受人尊敬的组织的问题陈述的综合集合。该数据集包含基本详细信息，例如序列号、发起组织、问题陈述的标题、其相关类别、唯一的问题陈述编号、每个问题提交的想法的数量以及问题所属的域存储桶。 源代码： https: //github.com/Juhibhojani/Web - Scraping 潜在的机器学习和数据科学应用： 1.问题分类排序：采用NLP技术对问题陈述进行分类，帮助高效分类，集中参与。 2.创意流行度预测：考虑类别和历史数据等因素，开发模型来预测创意流行度。 3.想法聚类：应用聚类将相似的想法分组，促进创新方法和协作。 4.趋势跟踪：分析时间序列数据以揭示黑客马拉松趋势和新兴的兴趣领域。 5.领域洞察：跨领域可视化问题分布，指导资源分配和主题。 6.组织。行为分析：识别组织问题选择的模式，以深入了解优先事项。 7.问题难度估计：根据内容对问题复杂性进行建模，帮助参与者选择挑战。