比赛网址:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 参考解法:https://www.kaggle.com/yassineghouzam/introduction-to-cnn-keras-0-997-top-6 需要用到的库:pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn、keras 1 简介# 卷机网络模型 基于Keras
在kaggle上的Digit Recognizer(MNIST)比赛中用Tensorflow实现多层卷积神经网络算法 前言 在kaggle竞赛中,有不少给大家练习的入门级别的比赛,分别是: Titanic: Machine Learning from Disaster House Prices: Advanced Regression Techniques Digit Recognizer 其中,Titanic是适合机器学习以及神经网络入门的比赛;House Prices是适...
Kaggle入门——Digit Recognizer 0 前言 比赛网址:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 参考解法:https://www.kaggle.com/yassineghouzam/introduction-to-cnn-keras-0-997-top-6 需要用到的库:pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn、keras 1 简介 卷机网络模型 基于Keras 准确率99.6% 1080Ti,30...
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...
[Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别(简单神经网络) 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络 上一篇的简单神经网络,将28*28的图片展平了,每个像素在空间上的位置关系是没有考虑的,空间的信息丢失。 1. 使用 LeNet 预测 LeNet神经网络 参考博文 1.1 导入包 代码语言:javascri...
如果你还不知道DigitRecognition问题是什么,请先简单了解一下(https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer),在我上一篇文章《大数据竞赛平台—Kaggle入门》中也有描述。下面我使用scikit-learn中的算法包kNN(k近邻)、SVM(支持向量机)、NB(朴素贝叶斯)来解决这个问题,解决问题的关键步骤有两个:...
一、题目 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 二、kNN算法 请参考https://www.jianshu.com/p/dddd1c348553 三、代码 编程语言使用python 3.6 代码语言:javascript 复制 from numpyimport*importoperatorimportcsvimportpdb deftoInt(array):array=mat(array)m,n=shape(array)newArray=zeros((m,n))for...
Kaggle Competition - MNIST Digit Recognizer Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer Installation Instructions: README_CUDA.md Submissions Score: 0.99657 | Rank: ??? /2500 | ./submissions/fastai-resnet18-u100.csv - fastai: resnet...
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...
安装kaggle工具获取数据源(linux 环境) 采用sklearn的KNeighborsClassifier训练数据 通过K折交叉验证来选取K值是正确率更高 1.安装kaggle,获取数据源 pipinstallkaggle 将数据下载到目录/data/data-test/digit_recognize/下 cd/data/data-test/digit_recognize/kagglecompetitions download -c digit-recognizer ...