这是V1版本，后续版本迁移到ApacheCN组织的kaggle项目里。这个repo就停止更新了。 目录 简介 kaggle入门题目，训练数据已经处理成向量并与标签一一对应，判断测试数据对应的标签。 项目基本思路 在solutions中存储不同的解法，在所有解法单独实现完成之后，最终结果采用所有解法的结果来做交叉验证之后的答案，即对于某个向量的预测，采用所有解法中出现次数最多的作为结果。 main.py作为项目的入口，所有程序的调用都采用 python main.py -* * 的形式来调用，主要是为了统一log等的设置 得分进展 2018-03-12 score=0.99285 keras-原始数据0.5倍缩放之后，采用keras深度学习 2018-03-11 score=0.98542 svm-将原始数据0.5倍缩放之后，采用pca降维，再使用svm分类 2018-03-08 scor

Tensorflow入门，手写数字图片识别数据集，从https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer下载的 包含train.csv,test.csv,sample_submission.csv 从官网下载要注册而且慢=。=

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

unitypackage文件 用于触摸或鼠标输入的手势识别器。它可以识别玩家绘制的图画。

Windows操作系统环境的一维码识别软件，从串口接收RGB565 640*480分辨率的图片数据，可进行多种码型一维码识别。如果首次识别失败，会进行黑白二值化的阀值调整算法再重新识别，所以图像的码元清晰度不同，识别时间有差别。

Windows操作系统环境的二维码识别软件，从串口接收RGB565 640*480分辨率的图片数据，可进行二维码识别。如果首次识别失败，会进行黑白二值化的阀值调整算法再重新识别，所以图像的码元清晰度不同，识别时间有差别。

Digit Recognizer (Kaggle)用于验证的标签数据knn_benchmark.csv

Digit Recognizer手写数字识别的MINST数据集：包含三个数据文件 sample_submission.csv，test.csv，train.csv

手写数字识别器 这是我的第一个认真的项目，旨在对机器学习有所了解。