题目链接:Kiggle:Digit Recognizer Each image is 28 pixels in height and 28 pixels in width, for a total of 784 pixels in total. 给的是28像素的高和宽,所以总共有784像素,在处理的过程中,先用PCA进行降维,对数据进行主要的特征分量:然后通过KNN(K-邻近算法)进行对测试数据的预测分类. 1.对于PCA算法:主成分分析,是通过线性变质将原始数据转换程一组各维度无关的表示,可以…

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…

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 我分别用 Logistic Regression/ 784-200-200-10的Sparse AutoEncoder/Convolution AutoEncoder刷了下 ===============方法一. One-Vs-All 的Logistic Regression===============…

DeepLearning to digit recongnizer in kaggle 近期在看deeplearning,于是就找了kaggle上字符识别进行练习.这里我主要用两种工具箱进行求解.并比对两者的结果. 两种工具箱各自是DeepLearningToolbox和caffe. DeeplearningToolbox源代码解析见:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46576017 Caffe学习见:http://caffe.b…

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 3 CNN 3.1 定义网络模型 3.2 设置优化器和退火器 optimizer and annealer 3.3 数据增强 4 评估模型 4.1 训练和交叉验证曲线 4.2 混淆矩阵 Confusion matrix 5 生成结果 0 前言 比赛网址:https://www.kaggle.com/…

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.csv 包含 785 列,因为第 1 列是手写数字的真实值,后面的 784 列都是像素值.除第一行外,有 42000 条数据. test.csv 除了不包含 label 列,其它跟 train.csv 一样.除第一行外,有 28000 条数据. 先来看看 train.csv 里的灰度图片是什么样子.…

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,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

准备工作 数据集介绍 数据文件 train.csv 和 test.csv 包含从零到九的手绘数字的灰度图像. 每张图像高 28 像素,宽 28 像素,总共 784 像素.每个像素都有一个与之关联的像素值,表示该像素的亮度或暗度,数字越大表示越暗.该像素值是介于 0 和 255 之间的整数,包括 0 和 255. 训练数据集 (train.csv) 有 785 列.第一列称为"标签",是用户绘制的数字.其余列包含相关图像的像素值. 训练集中的每个像素列都有一个类似 pixelx 的名称,…

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

SMO例子: 1 from numpy import * 2 import matplotlib 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 def loadDataSet(fileName): 6 dataMat = []; labelMat = [] 7 fr = open(fileName) 8 for line in fr.readlines(): 9 lineArr = line.strip().split(',') 10 dataMat.append(…