在Kaggle手寫數字數據集上使用Spark MLlib的樸素貝葉斯模型進行手寫數字識別

昨天我在Kaggle上下載了一份用於手寫數字識別的數據集，想經過最近學習到的一些方法來訓練一個模型進行手寫數字識別。這些數據集是從28×28像素大小的手寫數字灰度圖像中得來，其中訓練數據第一個元素是具體的手寫數字，剩下的784個元素是手寫數字灰度圖像每一個像素的灰度值，範圍爲[0,255]，測試數據則沒有訓練數據中的第一個元素，只包含784個灰度值。如今我打算使用Spark MLlib中提供的樸素

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