[kaggle实战] Digit Recognizer -- 从KNN,LR,SVM,RF到深度学习

最新推荐文章于 2021-01-15 17:00:56 发布
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分类专栏： 机器视觉
本文通过Kaggle上的DigitRecognizer竞赛项目，介绍了从传统机器学习方法如KNN、LR、SVM、RF到深度学习的技术实践过程。涵盖数据预处理、特征工程及多种模型训练与比较等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习笔记——Kaggle_Digit Recognizer (SVM算法 Python实现）
JayC糖爸-学习笔记
03-22 2390
本文是个人学习笔记，该篇主要学习SVM算法概念，并应用sklearn.svm算法包解决Kaggle入门级Digit Recognizer。 SVM 简述 经典SVM思想 SVM 线性不可分 SVM 多分类问题 Python 代码SVM 简述 之前参考学习很多大小牛的总结，发现对SVM理论的阐述主要还是结合数学上的推导过程。这种方式必然是严谨并且如果完整验证也有助于更通透的理解SVM机制。但对于
Kaggle 项目之 Digit Recognizer
dengxun7056的博客
04-05 296
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 tr...
Kaggle_Digit Recognizer_svm
sunny0660的博客
01-23 313
Kaggle-Digit Recognizer-svm date:2019-01-22 参考网页 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.image as mpimg from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn impo...
Kaggle Digit Recognizer
qq_36573282的博客
08-08 302
  Digit Recognizer使用的是MNIST数据集。每个图片包含一个数字，图片大小为28∗28∗128*28*128∗28∗1。尝试使用SVM以及CNN实现对手写体数字的识别。 1. 使用SVM识别手写体数字   使用sklarn可以较为方便的调用SVM分类器。由于图片包含28*28个像素点，不适合使用线性分类器，因此使用径向基核函数，参数的调优可以使用网格搜索(GridSearchCV...
【Kaggle】Digit_Recognizer代码和数据集_(Score_99.5%99.91_Kaggle-D
最新发布
09-15
参赛者可以使用各种机器学习算法，包括但不限于支持向量机(SVM)、随机森林、K最近邻(KNN)、梯度提升树(GBM)和神经网络等。然而，近年来深度学习方法在图像识别任务上取得了革命性的进展，尤其是卷积神经网络(CNN)，...
机器学习初学者—手把手教你做数字图像识别：Kaggle—Digit Recognizer
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JosephPai的博客
12-25 1万+
项目代码Github传送门：https://github.com/JosephPai/KaggleSolution/tree/master/DigitRec 欢迎star~感恩 英文版本Notebook：https://www.kaggle.com/archaeocharlie/a-beginner-s-approach-to-classification数据集来源：https://www.k
Kaggle实战-最简单的DIGIT RECOGNIZER
大锅八十小锅四十
02-16 4098
Digit Recognizer from kagglelink: https://www.kaggle.com/c/digit-recognizerDigit Recognizer是kaggle上很基本的一道题目。数据集描述：The data files train.csv and test.csv contain gray-scale images of hand-drawn digits, f
Kaggle的Digits Recognizer题目实现
u014665416的博客
05-30 764
机器学习看了有一阵子了，一些常用的算法已经有些了解。应该拿个项目/比赛练习一下，看看机器学习到底是如何应用的。Kaggle是个非常不错的机器学习和数据挖掘的比赛网站，网站提供数据，可以拿来练习算法。下面是101里面的第一道题，Digit Recognizer。用Python实现的。应用了KNN，SVM和RF算法。今天先贴上代码，过几天把相应的算法原理也写上，方便深入理解。这段代码是参照别的大神写的
DigitRecognizer
u010901792的专栏
06-25 376
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns import itertools from sklearn.model_selection import train_test_split from...
digit-recognizer:Digit Recognizer-使用ML算法从数万个手写图像的数据集中正确识别数字
03-18
数字识别器 MNIST（“国家标准技术研究院”）是计算机视觉的事实上的“ hello world”数据集。自从1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集已成为基准分类算法的基础。目标是从成千上万个手写图像的数据集中正确识别数字。在此笔记本中，我们将探索流行的Digit Recognizer数据集，并建立一个SVM模型来对手写数字进行分类。 数据 了以下问题的数据由于数据集很大，因此尚未将其添加到存储库中，因此，如果要执行笔记本，请从上述Kaggle链接下载数据集并将其放在data /目录中。 先决条件 该项目是使用python 3.8.3和以下软件包开发的。 大熊猫 脾气暴躁的 matplotlib 海生的 Scikit学习 统计模型 档案文件 /notebook/Digit-Recognizer.ipynb：Jupyter Notebook具有所有功能，包括预处理，建模和推断。 /
digit-recognizer(from kaggle).zip
11-09
Tensorflow入门，手写数字图片识别数据集，从https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer下载的 包含train.csv,test.csv,sample_submission.csv 从官网下载要注册而且慢=。=
Kaggle digit-recognizer PCA+SVM
Viggo的小屋
06-24 1919
kaggle digit-recognizer 运用PCA+SVM方法尝试
Kaggle (digit recognizer) PCA+SVM
qq_40326280的博客
01-15 240
下载minst数据集 kaggle competitions download -c digit-recognizer 包含两个文件： train.csv test.csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np train = pd.read_csv('../../../datasets/digit-recognizer/train.csv') print(train.shape) test .
kaggle入门digits Recognizer
qccc_dm的博客
10-14 536
经典的数字识别问题，调用Knn,  randforest,   svm&pca这3种方法。 主要利用的是sklearn库，pandas库, numpy库 1.knn是是看了别人的博客，然后自己动手重复了一下，后来发现这种方法的提取数据太冗长了，后续会贴出更精炼的code from numpy import * import operator import csv def load
采用 scikit-learn 中的 svm 模型，训练一个对 digits 数据集进行分类的模型
immense的博客
03-07 3185
任务描述 采用 scikit-learn 中的 svm 模型，训练一个对 digits 数据集进行分类的模型。 相关知识 在 scikit-learn 中，对于分类问题的估计器是一个实现了fit(X, y) 和predict(T)方法的 Python 对象。估计器的实例很多，例如实现了支持向量分类的类sklearn.svm.svc。估计器的结构可以通过初始化模型时设置的参数决定，但目前，我们将估计...
Kaggle入门模板：以手写识别Digit Recognizer为例
Eason的博客
07-05 3508
首先本文参考了点击打开链接 这篇博客，然后可能时间有点久远，Kaggle的这道题给的数据文档和之前的不一样了，以及还有一些注意点这篇文章里没有突出。因此这里重新做个总结，希望大家能早点入个门。 这里我使用的sklearn中的支持向量机来解决手写识别问题。这里的svm是可以解决多分类问题的。核函数使用的是高斯核（rbf），松弛变量c选择的是5. kaggle这道题一共提供了3个文件：train.
深度学习_卷积神经网络_卷积感受野（RF）
欢迎大家关注我
03-11 1774
目标检测和目标跟踪都用到了RPN层，anchor是RPN的基础，感受野（receptive field，RF）是anchor的基础。 感受野概念介绍 在经典CNN网络中，FC层每个输出节点的值都依赖FC层所有输入，而卷积层每个输出节点的值仅依赖卷积层输入的一个区域，这个区域之外的其他输入值都不会影响输出值，该区域就是感受野。 上图是个微型CNN，来自Inception-v3论文，原图是为了说明一...
机器学习-Kaggle竞赛-Digit recognizer
maple1149的博客
07-04 2992
第一次接触Kaggle比赛。从练习区开始~~~ 做了一个最简单的手写数字识别练习(Digit Recognizer)。 尝试了用KNN，bayes，Logistic Regression。 首页拿到练习数据，digit-recognizer-data 下载train.csv test.csv文件 train.csv train.csv里面是42000*785的数据 每一行代表一个图
kaggle digit-recognizer 代码示例
06-08
以下是使用Python和Keras库来解决Kaggle Digit Recognizer比赛的代码示例： 首先，导入必要的库： ```python import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers ...
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