The test data set, (test.csv), is t

The test data set, (test.csv), is the same as the training set, except that it does not contain the "label" column.

The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image.
It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting.



Your submission file should be in the following format: For each of the 28000 images in the test set, output a single line containing the ImageId and the digit you predict. For example, if you predict that the first image is of a 3, the second image is of a 7, and the third image is of a 8, then your submission file would look like:

The evaluation metric for this contest is the categorization accuracy, or the proportion of test images that are correctly classified. For example, a categorization accuracy of 0.97 indicates that you have correctly classified all but 3% of the images.

Kết quả (Việt) 2:

Các bộ dữ liệu thử nghiệm, (test.csv), cũng giống như tập huấn luyện, ngoại trừ việc nó không chứa các "nhãn" cột. Các cơ sở dữ liệu MNIST chữ số viết tay, có sẵn từ trang này, có một tập huấn luyện 60.000 ví dụ , và một thử nghiệm thiết lập 10.000 ví dụ. Nó là một tập hợp con của một tập hợp lớn hơn có sẵn từ NIST. Các chữ số đã được kích thước bình thường và tập trung trong một hình ảnh kích thước cố định. Đó là một cơ sở dữ liệu tốt cho những người muốn thử các kỹ thuật học tập và phương pháp nhận dạng mẫu trên số liệu thực tế trong khi chi tiêu những nỗ lực tối thiểu trên tiền xử lý và định dạng. Tập tin trình của bạn phải ở trong các định dạng sau: Đối với mỗi 28.000 hình ảnh trong tập kiểm tra, sản lượng một dòng duy nhất chứa ImageID và các chữ số bạn dự đoán. Ví dụ, nếu bạn dự đoán rằng hình ảnh đầu tiên là của một 3, hình ảnh thứ hai là của một 7, và hình ảnh thứ ba là của một 8, sau đó tập tin trình của bạn sẽ giống như thế: Các số liệu đánh giá cho cuộc thi này là chính xác phân loại hoặc tỷ lệ của hình ảnh thử nghiệm được phân loại một cách chính xác. Ví dụ, một độ chính xác phân loại 0,97 chỉ ra rằng bạn đã phân loại một cách chính xác tất cả, nhưng 3% của hình ảnh.