Kaggle 入門之數字識別
接著玩Kaggle,大概花了一下午看了這個入門競賽的一篇論壇中比較熱門的Kernel,結合了在CS231n及NG的DL課程知識寫了一個中文版的入門Kernel,大概PublicLB能到8%左右。
Kaggle入門之數字識別中文版
Kaggle 入門之數字識別
相關推薦
Kaggle 入門之數字識別
ref .com scott ebo digi note public 中文版 知識 接著玩Kaggle,大概花了一下午看了這個入門競賽的一篇論壇中比較熱門的Kernel,結合了在CS231n及NG的DL課程知識寫了一個中文版的入門Kernel,大概PublicLB能到8%
Kaggle入門之泰塔尼克之災
pan param standards str clas 分割線 taf num .sh 數據的探索和可視化 ====》 基礎模型的構建 ====》 優化和調整 1、數據的探索和可視化 (1)包的導入 #導入包 #Pandas impo
人工智障也刷題!Kaggle 入門之實戰泰坦尼克號
背景 關於 Kaggle www.kaggle.com/ 這是一個為你提供完美資料,為你提供實際應用場景,可以與小夥伴在資料探勘領域 high 的不要不要的的地方啊!!! Kaggle 是一個用來學習、分享和競賽的線上資料實驗平臺,有點類似 KDD—CUP(國際知識發現和資料探勘競賽),企
python 入門之 – 數字型別科學計數法(十一)
之前學的 python 基本資料型別 中,在計算數字型別的時候其實有一個 科學計數法 關於 科學計數法,其實就是 10 的多少次方程式,不管是整數,還是浮點數,都可以使用,如: a = 10.24e2 print(a) 計算出的結果其實就 1024 ,在數字型別中如果中間有字母
python 入門之 – 數字轉二進位制,字元編碼(十)
數字轉二進位制 計算機語言有無數種,但是到頭來最後還是會轉成 二進位制 ,因為計算機只認識 二進位制 的格式的編碼,數字轉 二進位制 有無數種公式演算法,但是 在 python 中,數字轉二進位制編碼 只需要通過一個方法就行了 :bin() ,如: a = 123 b = bin(a)
機器學習KNN實例之數字識別
識別 mage info com ima jpg 機器 src 學習 機器學習KNN實例之數字識別
[POJ1163] 動態規劃入門 之 數字三角形(Java)
開發十年,就只剩下這套架構體系了! >>>
Kaggle競賽丨入門手寫數字識別之KNN、CNN、降維
引言 這段時間來,看了西瓜書、藍皮書,各種機器學習演算法都有所瞭解,但在實踐方面卻缺乏相應的鍛鍊。於是我決定通過Kaggle這個平臺來提升一下自己的應用能力,培養自己的資料分析能力。 我個人的計劃是先從簡單的資料集入手如手寫數字識別、泰坦尼克號、房價預測,這些目前已經有豐富且成熟的方案可以參考,之後關注未來
TensorFlow入門之二:tensorflow手寫數字識別
一、基礎知識 基礎知識可以跳過,可以直接看後面的程式碼實現 MNIST資料集 MNIST資料集的官網是Yann LeCun’s website。可以使用下面的python程式碼自動下載資料集。 #已經下載input_data.py #import input_data #沒有
[TensorFlow深度學習入門]實戰六·用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+
[TensorFlow深度學習入門]實戰六·用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+ 參考部落格地址 本部落格採用Lenet5實現,也包含TensorFlow模型引數儲存與載入參考我的博文,實用性比較好。在訓練集準確率99.85%,測試訓練集準確率99%+。 訓練
Pytorch 快速入門(六)MNIST 手寫數字識別之CNN
接觸過深度學習的朋友對MNIST資料集肯定不陌生。基本上算是玩神經網路裡的“hello,world!”本節基於MNIST資料集,實現CNN學習過程。下面是一個 CNN 最後一層的學習過程, 我們先視覺化看看:MNIST手寫資料 首先是資料集下載,為了看看資料集裡究竟是長什麼樣
深度學習之mnist手寫數字識別入門
使用tensorflow框架和python,學習實現簡單的神經網路,並進行調參,程式碼如下: #! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- """ a simple mnist classifier """ from __fut
TensorFlow入門之三:tensorflow手寫數字識別進階-卷積神經網路
一、基礎知識 基礎知識可以跳過,可以直接看後面的程式碼實現,碰到問題回頭來查 1.邊界檢測示例 假如你有一張如下的影象,你想讓計算機搞清楚影象上有什麼物體,你可以做的事情是檢測影象的垂直邊緣和水平邊緣。 如下是一個6*6的灰度影象,構造一個3*3的矩陣,在卷積
keras入門實戰:手寫數字識別
如果 turn wid 寬度 initial 作用 err examples 預測 近些年由於理論知識的硬件的快速發展,使得深度學習達到了空前的火熱。深度學習已經在很多方面都成功得到了應用,尤其是在圖像識別和分類領域,機器識別圖像的能力甚至超過了人類。 本文用深度學習Pyt
深度學習實踐系列之--身份證上漢字及數字識別系統的實現(上)
手動 ear 常用 env 窗口 mic 文件下載 oot edr 前言: 本文章將記錄我利用深度學習方法實現身份證圖像的信息識別系統的實現過程,及學習到的心得與體會。本次實踐是我投身AI的初次系統化的付諸實踐,意義重大,讓自己成長許多。終於有空閑的時間,將其
Kaggle新手入門之路
data 下標 red 相關 頁面 相同 hist view afr 學完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning後,迫不及待地想去參加一場Kaggle的比賽,卻發現從理論到實踐的轉變實在是太困難了,在此記錄學習過程. 一:安裝Anaco
深度學習之PyTorch實戰(3)——實戰手寫數字識別
上一節,我們已經學會了基於PyTorch深度學習框架高效,快捷的搭建一個神經網路,並對模型進行訓練和對引數進行優化的方法,接下來讓我們牛刀小試,基於PyTorch框架使用神經網路來解決一個關於手寫數字識別的計算機視覺問題,評價我們搭建的模型的標準是它是否能準確的對手寫數字圖片進行識別。
Tensorflow之MNIST手寫數字識別:分類問題(1)
一、MNIST資料集讀取 one hot 獨熱編碼獨熱編碼是一種稀疏向量,其中:一個向量設為1,其他元素均設為0.獨熱編碼常用於表示擁有有限個可能值的字串或識別符號優點: 1、將離散特徵的取值擴充套件到了歐式空間,離散特徵的某個取值就對應歐式空間的某個點 2、機器學習演算法中,
Tensorflow之MNIST手寫數字識別:分類問題(2)
整體程式碼: #資料讀取 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnis
基於Keras mnist手寫數字識別---Keras卷積神經網路入門教程
目錄 1、一些說明 2、常量定義 3、工具函式 4、模型定義以及訓練 4.1、匯入庫 4.2、主入口 4.3、主函式 4.3.1、獲取訓練資料 4.3.1、定義模型 4.3.2