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1、Kaggle简介
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/
企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方
案，类似于KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛）。Kaggle上的参赛者将数据下载下来，分析数据，然后运用机
器学习、数据挖掘等知识，建立算法模型，解决问题得出结果，最后将结果提交，如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名第一，将获得比赛丰厚的奖金。更多内容可以参阅：大数据众包平台
下面我以图文的形式介绍Kaggle：
进入Kaggle网站：
这是当前正在火热进行的有奖比赛，有冠军杯形状的是“Featured”，译为“号召”，召集数据科学高手去参赛。下面那个灰色的有试剂瓶形状的是“Research”，奖金少一点。这两个类别的比赛是有奖竞赛，难度自然不小，作为入门者，应该先做练习赛：
左图的比赛是“101”，右图的是“Playground”，都是练习赛，适合入门。入门Kaggle最好的方法就是独立完成101和playground这两个级别的竞赛项目。本文的第二部分将选101中的“Digit Recognition”作为讲解。
点击进入赛题“Digit Recognition”：
这是一个识别数字0～9的练习赛，“Competition Details“是这个比赛的描述，说明参赛者需要解决的问题。”Get the Data“是数据下载，参赛者用这些数据来训练自己的模型，得出结果，数据一般都是以csv格式给出：
其中，train.csv就是训练样本，test.csv就是测试样本，由于这个是训练赛，所以还提供了两种解决方案，knn_benchmark.R和rf_benchmark.R，前者是用R语。言写的knn算法程序，后者是用R语言写的随机森林算法程序，它们的结果分别是knn_benchmark.csv和rf_benchmark.csv。关于csv格式文件，我前一篇文章有详述：【Python】csv模块的使用。
得出结果后，接下来就是提交结果”Make a submission“：
要求提交的文件是csv格式的，假如你将结果保存在result.csv，那么点击”Click or drop submission here“，选中result.csv文件上传即可，系统将测试你提交的结果的准确率，然后排名。
另外，除了“Competition Details“、”Get the Data“、”Make a submission“，侧边栏的”Home“、”Information“、"Forum"等，也提供了关于竞赛的一些相关信息，包括排名、规则、辅导......
2、竞赛项目解题全过程
（1）知识准备
首先，想解决上面的题目，还是需要一点ML算法的基础的，另外就是要会用编程语言和相应的第三方库来实现算法，常用的有：
Python以及对应的库numpy、scipy、scikit-learn（实现了ML的一些算法，可以直接用）、theano（DeepLearning的算法包）。
R语言、weka
如果用到深度学习的算法，cuda、caffe也可以用
总之，使用什么编程语言、什么平台、什么第三方库都无所谓，无论你用什么方法，Kaggle只需要你线上提交结果，线下你如何实现算法是没有限制的。
Ok，下面讲解题过程，以”Digit Recognition“为例，数字识别这个问题我之前写过两篇文章，分别用kNN算法和Logistic算法去实现，有完整的代码，有兴趣可以阅读：kNN算法实现数字识别、 Logistic回归实现数字识别
（2）Digit Recognition解题过程
下面我将采用kNN算法来解决Kaggle上的这道Digit Recognition训练题。上面提到，我之前用kNN算法实现过，这里我将直接copy之前的算法的核心代码，核心代码是关于kNN算法的主体实现，我不再赘述，我把重点放在处理数据上。
以下工程基于Python、numpy
- 获取数据
- 从”Get the Data“下载以下三个csv文件：
- 分析train.csv数据
- train.csv是训练样本集，大小42001*785，第一行是文字描述，所以实际的样本数据大小是42000*785，其中第一列的每一个数字是它对应行的label，可以将第一列单独取出来，得到42000*1的向量trainLabel，剩下的就是42000*784的特征向量集trainData，所以从train.csv可以获取两个矩阵trainLabel、trainData。
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下面给出代码，另外关于如何从csv文件中读取数据，参阅：csv模块的使用
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def loadTrainData(): l=[] with open('train.csv') as file: lines=csv.reader(file) for line in lines: l.append(line) #42001*785 l.remove(l[0]) l=array(l) label=l[:,0] data=l[:,1:] return nomalizing(toInt(data)),toInt(label)这里还有两个函数需要说明一下，toInt()函数，是将字符串转换为整数，因为从csv文件读取出来的，是字符串类型的，比如‘253’，而我们接下来运算需要的是整数类型的，因此要转换，int(‘253’)=253。toInt()函数如下：
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def toInt(array): array=mat(array) m,n=shape(array) newArray=zeros((m,n)) for i in xrange(m): for j in xrange(n): newArray[i,j]=int(array[i,j]) return newArraynomalizing()函数做的工作是归一化，因为train.csv里面提供的表示图像的数据是0～255的，为了简化运算，我们可以将其转化为二值图像，因此将所有非0的数字，即1～255都归一化为1。nomalizing()函数如下：
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def nomalizing(array): m,n=shape(array) for i in xrange(m): for j in xrange(n): if array[i,j]!=0: array[i,j]=1 return array-
分析test.csv数据
- test.csv里的数据大小是28001*784，第一行是文字描述，因此实际的测试数据样本是28000*784，与train.csv不同，没有label，28000*784即28000个测试样本，我们要做的工作就是为这28000个测试样本找出正确的label。所以从test.csv我们可以得到测试样本集testData，代码如下：
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def loadTestData(): l=[] with open('test.csv') as file: lines=csv.reader(file) for line in lines: l.append(line) #28001*784 l.remove(l[0]) data=array(l) return nomalizing(toInt(data))
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- 分析knn_benchmark.csv
- 前面已经提到，由于digit recognition是训练赛，所以这个文件是官方给出的参考结果，本来可以不理这个文件的，但是我下面为了对比自己的训练结果，所以也把knn_benchmark.csv这个文件读取出来，这个文件里的数据是28001*2，第一行是文字说明，可以去掉，第一列表示图片序号1～28000，第二列是图片对应的数字。从knn_benchmark.csv可以得到28000*1的测试结果矩阵testResult，代码：
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def loadTestResult(): l=[] with open('knn_benchmark.csv') as file: lines=csv.reader(file) for line in lines: l.append(line) #28001*2 l.remove(l[0]) label=array(l) return toInt(label[:,1]) - 到这里，数据分析和处理已经完成，我们获得的矩阵有：trainData、trainLabel、testData、testResult
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- 算法设计
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def classify(inX, dataSet, labels, k): inX=mat(inX) dataSet=mat(dataSet) labels=mat(labels) dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = array(diffMat)**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount={} for i in range(k): voteIlabel = labels[0,sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] -
关于这个函数，参考：kNN算法实现数字识别简单说明一下，inX就是输入的单个样本，是一个特征向量。dataSet是训练样本，对应上面的trainData，labels对应trainLabel，k是knn算法选定的k，一般选择0～20之间的数字。这个函数将返回inX的label，即图片inX对应的数字。对于测试集里28000个样本，调用28000次这个函数即可。
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- 保存结果
代码: -
def saveResult(result): with open('result.csv','wb') as myFile: myWriter=csv.writer(myFile) for i in result: tmp=[] tmp.append(i) myWriter.writerow(tmp) -
- 综合各函数
上面各个函数已经做完了所有需要做的工作，现在需要写一个函数将它们组合起来解决digit recognition这个题目。我们写一个handwritingClassTest函数，运行这个函数，就可以得到训练结果result.csv。
- 运行这个函数，可以得到result.csv文件：
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def handwritingClassTest(): trainData,trainLabel=loadTrainData() testData=loadTestData() testLabel=loadTestResult() m,n=shape(testData) errorCount=0 resultList=[] for i in range(m): classifierResult = classify(testData[i], trainData, trainLabel, 5) resultList.append(classifierResult) print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, testLabel[0,i]) if (classifierResult != testLabel[0,i]): errorCount += 1.0 print " the total number of errors is: %d" % errorCount print " the total error rate is: %f" % (errorCount/float(m)) saveResult(resultList)
- 2 0 9 9 3 7 0 3.......就是每个图片对应的数字。与参考结果knn_benchmark.csv比较一下：
- 28000个样本中有1004个与kknn_benchmark.csv中的不一样。错误率为3.5%，这个效果并不好，原因是我并未将所有训练样本都拿来训练，因为太花时间，我只取一半的训练样本来训练，即上面的结果对应的代码是：
- 训练一半的样本，程序跑了将近70分钟（在个人PC上）。
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- 提交结果
将result.csv整理成kknn_benchmark.csv那种格式，即加入第一行文字说明，加入第一列的图片序号，然后make a submission，结果准确率96.5%： 