本文主要是介绍[Kaggle]Digit Recognizer，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
地址：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
这同样是一道入门的KAGGLE题目。题目大意是给出一系列的灰度图像（用CSV表格表示像素），来预测该图像是何种数字。这是一个比较经典的图片，对应的方法有很多。可以使用传统的机器学习算法来进行计算，也可以使用深度学习的方法进行。在这一次我使用的是机器学习的SVC（线性支持分类器）来进行处理的。
第一步依然是导入数据。我们把原始数据和测试数据已DATAFRAME的格式进行导入，之后转换成数组的格式并且把标签和图像进行分离。在读入后，我们看一下数据的维度：783（29*27）。显然，这个维度还是有些大，需要设法使用PCA进行降维。
第二步是降维。我使用PCA进行维度处理成50维。
第三步是建模以及参数调整。在这一部分我使用网格搜索进行SVC的参数调整。太慢了。非常的慢。
第四步是训练测试集并且保存。
这篇关于[Kaggle]Digit Recognizer的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
