kaggle-Digit Recognition（手写数字识别）

最新推荐文章于 2021-02-09 14:03:09 发布
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分类专栏： 机器学习相关 kaggle MasterWork-UCAS 科研|算法|论文 文章标签： 机器学习 kaggle 深度学习
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DR（手写数字识别）问题是多分类问题的入门题目，可以采用多种机器学习方法进行求解。同时由于是图像类问题，可以使用CNN（卷积神经网络）求解。列出做该比赛时的参考链接：

Digit Recognition【机器学习算法实现】logistic回归__基于Python和Numpy函数库 - wepon的专栏 - 博客频道 - youkuaiyun.com

Kaggle入门——使用scikit-learn解决DigitRecognition问题 - wepon的专栏 - 博客频道 - youkuaiyun.com

CNN：
Kaggle入门：Digit Recognizer - baidu_20535887的博客 - 博客频道 - youkuaiyun.com

Kaggle入门——使用scikit-learn解决DigitRecognition问题
wepon的专栏
12-17 1万+
scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的开源机器学习工具包，采用Python语言编写，主要涵盖分类、 回归和聚类等算法，例如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等诸多算法，官网上代码和文档 都非常不错，对于机器学习开发者来说，是一个使用方便而强大的工具，节省不少开发时间。 scikit-learn官网指南：http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 上一篇文章《大数据竞赛平台—Kaggle
Kaggle Digit Recognizer 基于sklearn实现的手写数字识别 for MNIST data
做一枚优秀的程序猿,欢迎交流: sunpeng1996 at aliyun dot com
10-26 3631
Kaggle Digit Recognizer 基于sklearn实现的手写数字识别 for MNIST data
kaggle练习之数字识别（Digit Recognition）
戴某某
10-12 694
题目网址：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 解题过程： 一、获取数据： 三个csv文件，分别是提交样例、测试集、训练集 二、分析train.csv train.csv是训练样本集，大小42001*785，第一行是文字描述，所以实际的样本数据大小是42000*785，其中第一列的每一个数字是它对应行的label，可以将第一列单独...
Kaggle笔记:DigitRecognition 数字识别 kNN解法
xusworld的专栏
09-14 1240
import numpy as np import pandas as pd import operator import csv # inX:进行类别判断的一条数据 # trainSet:训练数据 # labels:每条数据对应的标签 # k:近邻数量 def classify(inX, trainSet, labels, k): trainSetSize = trainSet.sh
Digit_Recognition
02-15
Digit_Recognition
初识Kaggle：手写体数字识别
bigPo's Blog
04-19 5751
不得不说刚开始看到kaggle上的数据量还是挺大的，至少对于像我这样的小打小闹的是这样的。在网上看到入门kaggle要先做101的热身赛，就选了这个手写体识别这个赛题。刚好想到了前些天看过的机器学习实战上k近邻一章中有个类似的实例，就想着用kNN试试看。 首先遇到的一个问题是文件的读入，训练集和测试集都是csv格式的文件，这里说下这个test.csv并不能算做是严格意义上的测试集，因为它不含lab
Bangla-Digit-Recognition-Kaggle-Numta-Competition:这是我们的Kaggle Numta竞赛获奖代码
04-30
在本项目中，“Bangla-Digit-Recognition-Kaggle-Numta-Competition”是一个针对孟加拉语数字识别的Kaggle竞赛，其目的是开发一个机器学习模型，能够准确地识别孟加拉语手写数字。这个项目是优胜者的解决方案，这...
利用Caffe+Python实现Kaggle上Digit Recognition练手项目
moulei0322的博客
07-05 1348
准备工作1、安装Caffe，我这里安装的是无GPU版本的Caffe，Caffe的安装教程自行百度，注意：编译Caffe时需要留出Python的接口，因为有许多功能是用Python实现的。2、Python的安装一定要在Caffe编译之前安装，推荐一个博客：Windows+CPU only+VS2013安装caffe以及配置Python接口。准备数据1、从Kaggle上面下载所需要的数据：点击这里进入K
基于TensorFlow2实现手写数字识别和猫狗二分类识别源码+使用说明(高分课程设计).zip
06-20
1 手写数字识别 Handwritten_digit_recognition （1）训练模型 数据集：采用TensorFlow2.3的TensorFlow-datasets内置的mnist数据集 ，必须是2.1版本。 pip install Tensorflow_datasets==2.1 神经网络：全连接 ...
Kaggle手写数字识别数据集详细解读
2. 手写数字识别（Handwriting Digit Recognition）： 手写数字识别是计算机视觉和机器学习领域中的一个经典问题。其核心目标是训练计算机理解并识别手写数字图像。这通常通过监督学习的方式实现，即通过大量的手写...
kaggle 手写识别
03-05
kaggle上Digit Recognizer求解
Python手写体数字识别
01-25
基于sklearn的手写体数字识别
利用kNN实现Digit Recognition
09-27
基于python实现的利用kNN实现Digit Recognition，分别从1. 准备数据，对数据进行预处理 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组 3. 设定参数，如k 4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列 5. 遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L 与优先级队列中的最大距离Lmax 6. 进行比较。若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组。若L < Lmax，删除优先级队列中最大距离的元组，将当前训练元组存入优先级队列。 7. 遍历完毕，计算优先级队列中k 个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。 8. 测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的k值重新进行训练，最后取误差率最小的k 值
python实现kaggle中的数字识别
12-28
python语言实现kaggle中的数字挖掘入门实例数字识别，附代码用到的数据与算法运行得到的结果，算法运行时间大概为4小时左右，主要是因为knn算法计算量较大。
kaggle入门之Digital Recognition（数字识别）
IT小白的博客
04-18 2095
python 版本：python 3.7 1.获取数据 2.分析train.csv数据 train.csv是训练样本集，大小42001*785，第一行是文字描述，所以实际的样本数据大小是42000*785，其中第一列的每一个数字是它对应行的label，可以将第一列单独取出来，得到42000*1的向量trainLabel，剩下的就是42000*784的特征向量集trainD...
kaggle-手写字体识别
年少_当自强的博客
12-11 2347
import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series import numpy as np 具体的CNN设计大概跑到loss = 0.0078,的时候，然后用此时的模型做预测，最后的结果是0.9917
Kaggle---DigitRecognizer（数字识别）
超哥的一亩三分地
07-11 5348
Introduction to CNN Keras - 0.997 (top 10%) 数字识别这是kaggle上入门的一道经典题目，最近准备做计算机视觉，所以也是学习了一下，代码供参考。最后取得了0。997的成绩。首次进入kaggle的Top 10%。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
kaggle练习——手写体识别
zhangsh87的博客
05-16 516
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 22 10:25:14 2018 @author: zhangsh """ import csv import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # list 转化为 array数组 def listToA...
python 识别数字模块_Python digit-recognition包_程序模块 - PyPI - Python中文网
weixin_36046832的博客
02-09 1113
一。手动1.1安装要安装程序包，请在命令提示符(Windows)或终端(Mac)中运行命令pip install digit_recognition(可选：下载程序包并使用python setup.py install运行setup.py脚本)。该包使用以下依赖项：numpy、urllib3、gzip、tkinter、枕头。如有必要，应在安装过程中自动安装。如果包未按预期运行，请确保此处列出的依赖...
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