文件名称：DigitRecognizer-Kaggle:使用 Scikit-Learn 进行数字识别器 Kaggle 竞赛
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-30 07:11:30
Python
数字识别器-Kaggle 使用 Scikit-Learn 进行数字识别器 Kaggle 比赛。 文件 train.csv 和 test.csv 必须在工作目录中。 SVM_poly_deg2： 使用 SVM 进行数字识别（poly，degree = 2） Kaggle 准确率：0.97871 对于完整的数据集： 读取（预处理）时间 ~ 25.5 s 训练运行时间 ~ 146.5 s 预测运行时间 ~ 161.5 s （处理器：1.7 GHz Intel Core i7，内存：8 GB） SVM_rbf: 使用 SVM (rbf) 预处理数据的数字识别 Kaggle 准确率：0.96457 对于完整的数据集： 读取和缩放数据运行时间 ~ 25.0 s 训练运行时间 ~ 398.5 s 预测运行时间 ~ 346.8 s （处理器：1.7 GHz Intel Core
【文件预览】：
DigitRecognizer-Kaggle-master
----SVM_poly_deg2()
--------digits_svm.py(2KB)
----README.md(721B)
----SVM_rbf()
--------digits_svm_rbf.py(2KB)