kaggle实战记录 =>Digit Recognizer(7月份完全掌握细节及内容）

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. 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,可以用于

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 这是博主第一次大数据实战的经历,之前都是自己写一些算法然后测试很小的数量级.这次是真正接触到TB集的数据,而且完全是在云端处理.下面就把这次的经历简单分享一下. 首先简单介绍一下这次比赛的环境吧: 1.云:采用的是阿里云 2.数据:从四月十五号到八月十五号期间,用户两千多万的购买行为(包括时间,购买.收藏.购物车的次数) 3.工具:阿里提供的xlab(里面有很多算法,随机森林.逻辑回归.knn等).

shared_ptr<T>::operator->返回的是T*类型指针,非const T*指针.因此通过const shared_ptr<T>&类型的ptr可以直接调用T各个原始的方法,不用担心const与非const问题.具体shared_ptr::operator->实现如下,摘自boost1.52.0版本boost\smart_ptr\shared_ptr.hpp T * operator-> () const // never throws { B

[背景] 折腾: [记录]给Android中添加log日志输出到文件 期间,已经试了: [记录]尝试用android中microlog4android实现log输出到文件的功能 但是不好用. 然后就是参考: http://stackoverflow.com/questions/2116260/logging-to-a-file-on-android 去看看: http://code.google.com/p/android-logging-log4j/ [[折腾过程] 1.去: https://

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

Classify handwritten digits using the famous MNIST data This competition is the first in a series of tutorial competitions designed to introduce people to Machine Learning. The goal in this competition is to take an image of a handwritten single digi

本文代码主要是为了练习Kaggle流程,精确度不高. main.py 1 #encoding:utf-8 2 from functions import * 3 from sklearn import neighbors 4 5 #读取训练集数据 6 trainData,trainLabel=readTrainData('train.csv') 7 #读取测试集数据 8 testData=readTestData('test.csv') 9 10 #KNN算法中的k值,即最近邻的个数 11 n_

1.安装 Win32Util.dll: Can't load 32-bit .dll on a AMD 64 bit platform 需要切换为32位的jre,版本的话,1.7测试没有问题 Getting the VisionProxy.dll: Can not find dependent libraries 推荐安装sikulix,然后设置环境变量,在PATH中添加sikulix的libs目录. 2.开发 click(patten)和click(patten.targetoffset())

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