date:2016-09-13

今天开始注册了kaggle,从digit recognizer开始学习，

由于是第一个案例对于整个流程目前我还不够了解，首先了解大神是怎么运行怎么构思，然后模仿。这样的学习流程可能更加有效，目前看到排名靠前的是用TensorFlow。ps:TensorFlow是可以直接安linux环境下面，但是目前不能在windows环境里面运行（伤心一万点）。

TensorFlow模块用的是NN（神经网络），既然现在接触到可以用神经网络的例子我再也不好意思再逃避学习神经网络下面开始记录：

kaggle实战记录 =>Digit Recognizer的更多相关文章

  1. Kaggle入门(一)——Digit Recognizer

    目录 0 前言 1 简介 2 数据准备 2.1 导入数据 2.2 检查空值 2.3 正则化 Normalization 2.4 更改数据维度 Reshape 2.5 标签编码 2.6 分割交叉验证集 ...

  2. Kaggle 项目之 Digit Recognizer

    train.csv 和 test.csv 包含 1~9 的手写数字的灰度图片.每幅图片都是 28 个像素的高度和宽度,共 28*28=784 个像素点,每个像素值都在 0~255 之间. train. ...

  3. kaggle赛题Digit Recognizer：利用TensorFlow搭建神经网络（附上K邻近算法模型预测）

    一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整 ...

  4. Kaggle—Digit Recognizer竞赛

    Digit Recognizer 手写体数字识别  MNIST数据集 本赛 train 42000样例 test 28000样例,原始MNIST是 train 60000 test 10000 我分别 ...

  5. Kaggle实战之一回归问题

    0. 前言 1.任务描述 2.数据概览 3. 数据准备 4. 模型训练 5. kaggle实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题 ...

  6. 机器学习(一)：记一次k一近邻算法的学习与Kaggle实战

    本篇博客是基于以Kaggle中手写数字识别实战为目标,以KNN算法学习为驱动导向来进行讲解. 写这篇博客的原因 什么是KNN kaggle实战 优缺点及其优化方法 总结 参考文献 写这篇博客的原因 写 ...

  7. kaggle 实战 （1）: PCA + KNN 手写数字识别

    文章目录 加载package read data PCA 降维探索 选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选 分析k & 维度 vs 精度 预测 生成提交文件 本 ...

  8. Kaggle实战之二分类问题

    0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手 ...

  9. celery+RabbitMQ 实战记录2—工程化使用

    上篇文章中,已经介绍了celery和RabbitMQ的安装以及基本用法. 本文将从工程的角度介绍如何使用celery. 1.配置和启动RabbitMQ 请参考celery+RabbitMQ实战记录. ...

随机推荐

  1. 【转】Caffe初试（四）数据层及参数

    要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中 ...

  2. T-SQL函数总结

    T-SQL函数的类别和描述. 函数类别 作用 聚合函数 执行的操作是将多个值合并为一个值.例如COUNT.SUM.MIN 和 MAX. 配置函数 是一种标量函数,可返回有关配置设置的信息. 转换函数 ...

  3. [译]：Orchard入门——手动安装Orchard

    原文链接:Manually Installing Orchard 文章内容基于Orchard 1.8版本 本文将演示通过zip安装包安装Orchard所需要的步骤. 本文包括如下三种不同的Orchar ...

  4. 去掉移动端页面 input, textarea, button, a 标签获取焦点时显示的黑影

    input, textarea, button, a{ -webkit-tap-highlight-color:rgba(0,0,0,0); }

  5. HDU 1712 ACboy needs your help（分组背包）

    题意:给你n的课程组,每个课程组有m个课程,每个课程有一个完成时间与价值.问在m天内每组课程组最多选择一个,这样可以得到的最大价值是多少 题解:分组背包,其实就是每个课程组进行01背包,再在课程组内部 ...

  6. Android想服务器传图片，透过流的方式。还有读取服务器图片（文件），也通过流的方式。

    /** * Created by Administrator on 2016/7/19. */ import android.util.Log; import com.gtercn.asPolice. ...

  7. 前台处理json字符串的几种方法（转）

    原文地址http://www.css88.com/archives/3919 比如我有两个变量,我要将a转换成字符串,将b转换成JSON对象: var a={"name":&quo ...

  8. 00 MySQL

    1数据库 1.1名词解释      DB:数据库Database,用于存放数据仓库      DBMS:数据库管理系统 DataBase Management System,管理数据库      ta ...

  9. 分布式缓存技术memcached学习（四）—— 一致性hash算法原理

    分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几 ...

  10. MySQL 存储过程基本函数

    字符串类 CHARSET(str) //返回字串字符集CONCAT (string2 [,... ]) //连接字串INSTR (string ,substring ) //返回substring首次 ...