K近邻手写数字识别第10页

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine)K近邻模型神经网络模型卷积神经网络

zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

7900本开源电子书，微信搜索【K同学啊】关注这个分享干货的博主。本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录，有Python、深度学习的资料以及我的系列文章。我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2数据和代码：【传送门】来自专栏：【深度学习100例】一、前期工作1.设置GP

K同学啊·2023-08-03 18:29

LeNet卷积神经网络-笔记

的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy/loss:0.9530/0.1516#这里准确率为95.3%#通过运行结果可以看出，LeNet在手写数字识别

hsg77·2023-08-03 15:58

K-近邻算法介绍与python代码实现计算两个矩阵之间的欧式距离

KNN介绍简介k近邻法(k-nearestneighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的，它是懒惰学习(lazylearning)的著名代表。k近邻算法是一种基本分类和回归方法。

画个一样的我·2023-08-03 14:12

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码原始测试图片为255X252的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project

hsg77·2023-08-02 19:35

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

[Pytorch]手写数字识别——真·手写！

2023/7/31，几乎所有代码都有对应的注释，帮助初学者理解dataset、dataloader、transform的封装，初步体验调参的过程，初步掌握opencv、pandas、os等库的使用，纯手撸手写数字识别项目

雕雀桑·2023-08-01 11:45

【机器学习 & 深度学习】通俗讲解集成学习算法

目录：集成学习一、机器学习中的集成学习1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法

旅途中的宽~·2023-07-31 19:29

基于卷积神经网络的手写数字识别

学号：17020110019姓名：高少魁【嵌牛导读】在深度学习领域，手写数字识别是一个较为基础的案例，笔者通过深度学习框架pytorch，使用卷积神经网络设计了一个基本的网络结构，使用MINST数据集作为实验数据集

Clearlovekui9·2023-07-31 17:53

用C语言构建一个手写数字识别神经网络

(原理和程序基本框架请参见前一篇"用C语言构建了一个简单的神经网路")１．准备训练和测试数据集从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载手写数字训练数据集,包括图像数据train-images-idx3-ubyte.gz和标签数据train-labels-idx1-ubyte.gz.分别将他们解压后放在本地文件夹中，解压后文件名为train-images-idx3-u

Midas-Zhou·2023-07-30 22:06

人工智能TensorFlow MNIST手写数字识别——实战篇

上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/0、插入第三方库fromPILimportImage#处理图片importtensorflowastfimportnumpyasnp1、图片处理函数

人工智能研究所·2023-07-30 12:57

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法

K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法knn算法原理当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。

WalkAlone007·2023-07-30 10:55

详解mnist数据集进行手写数字识别-tensorflow入门

mnist数据集进行手写数字识别–tensorflow入门载入并准备好MNIST数据集查看训练集和测试集数据预处理将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型构建模型设置层编译模型损失函数优化器指标训练验证模型在模型训练期间

高小秋·2023-07-29 20:12

题目：2200.找出数组中所有 K 近邻下标

题目来源：leetcode题目，网址：2200.找出数组中的所有K近邻下标-力扣（LeetCode）解题思路：从左到右遍历时数组，找出key所在位置并将所有K近邻下标加入结果中即可。

十年一觉尘与土·2023-07-28 10:13

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

sklearn实验2——使用KNN对鸢尾花数据集分类

1、实验目的理解近邻法的基本原理，能实现K近邻（KNN）算法；针对特定应用场景及数据，能用KNN进行分类；熟悉不同近邻数对于算法的影响。2、实验原理KNN算法是一种简单分类算法。

lyb06·2023-07-27 14:09

Matlab：神经网络实现手写数字识别

如今人工智能发展的时代，机器学习有着不可或缺的地位，而其中最为突出的模型该属于神经网络。从提出神经网络开始，历经感知机、人工神经网络、BP神经网络、进化神经网络、卷积神经网络、图神经网络等，不断的深入到众多的研究领域中，比如利用神经网络训练参数、图像识别、文本处理、图像分割、分类预测、特征提取、语音识别等，在每一个领域都发挥着它的作用。本文主要介绍BP神经网络，至于卷积神经网络感兴趣的可以看看动手

秋刀鱼程序编程·2023-07-26 14:54

【鸢尾花的k值调优】

K近邻算法简介K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。它的基本思想是：对于一个未知样本，通过计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的k个样本，然后根据这k个样本的类别来预测未知样本

武帝为此·2023-07-25 21:11

python与深度学习(七):CNN和fashion_mnist

可以搭建和手写数字识别的

菜yuan~·2023-07-25 19:46

Python基础教程:sklearn机器学习入门

Scikit-Learn支持多种常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、K近邻、聚

Rocky006·2023-07-25 17:12

基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真

本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且具有

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

首先，我们将介绍MNIST数据库的基本信息和手写数字识别的背景，然后分别介绍SVM、LDA和决策树的基本原理和数学模型，并对比它们在

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min}X′=max−minx−min但是归一化是有弊端的，比如有一个值错误，就会影响整体的数值，并且归一化是无法解决这个异常值。所以归一化只适合传统精确小数据场景。标准化通过对原始数据进行变换把数据变

hwwaizs·2023-07-24 21:18

python与深度学习(六):CNN和手写数字识别二

目录1.说明2.手写数字识别的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果

菜yuan~·2023-07-24 19:10

python与深度学习(五):CNN和手写数字识别

目录1.说明2.卷积运算3.填充4.池化5.卷积神经网络实战-手写数字识别的CNN模型5.1导入相关库5.2加载数据5.3数据预处理5.4数据处理5.5构建网络模型5.6模型编译5.7模型训练、保存和评价

菜yuan~·2023-07-24 19:09

python与深度学习(三):ANN和fashion_mnist

可以搭建和手写数字识别的

菜yuan~·2023-07-24 18:33

手写数字识别Minst(CNN)

文章目录手写数字识别网络结构加载数据集数据集可视化CNN网络结构训练模型保存模型和加载模型测试模型手写数字识别网络结构网上给出的基本网络结构：然而在本数据集中，输入图不是1*32*32，是1*28*28

Keep--Silent·2023-07-24 01:11

怎样利用VGG实现手写数字识别？

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核，通过不断加深网络来提升性能。VGG可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。在tf.keras中实现VGG模型，首先来实现VGG块，它的组成规律是：连续使用多个相同的填充为

传智教育·2023-07-21 05:15

PyTorch训练RNN, GRU, LSTM：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demoResult参考来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片图片来源

阿正的梦工坊·2023-07-19 22:32

[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]

目录一、前言二、神经网络的架构——以手写数字识别三、神经网络的工作1、单输入单输出感知器函数2、二维输入参数3、三维输入参数四、激活函数1、激活函数2、ReLU激活函数3、非线性激活函数（1）二输入二输出的神经网络的架构

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:08

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战

菜yuan~·2023-07-18 20:37

点云滤波降采样聚类分割整理

当判断点的k近邻平均距高(meandistance)大于全局的1倍标准差+平均距离(globaldistancesmeanmandstandard)，则为离群点

CVplayer111·2023-07-18 00:35

第五章神经网络与手写体识别

全局最小和局部最小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann机5.6深度学习5.7实验：手写数字识别第五章神经网络

Keep--Silent·2023-07-17 23:01

分类算法-K近邻算法（KNN）

定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。计算两个样本的距离：欧式距离（也可以是其它距离）sklearnk-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：int,可选（默认=5），k_nei

weixin_961876584·2023-07-17 12:15

机器学习算法---K近邻算法

K近邻算法1.K-近邻算法简介1.1什么是K-近邻算法根据你的“邻居”来推断出你的类别KNearestNeighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法，总体来说KNN算法是相对

小玩偶啊·2023-07-17 12:12

机器学习算法--K近邻（KNN）

K近邻（KNN）算法1、K-近邻算法k近邻算法是一种基本分类和回归方法。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K近邻算法是一个不错的选择。

愤怒的potato·2023-07-17 12:10

KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类

KNN算法的全称是K-NearestNeighbor，中文为K近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。

码农充电站pro·2023-07-17 11:23

第四章分类模型

常见的分类有逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机评估分类的指标：正确率、F值、精度、召回率逻辑回归

流纱静溪·2023-07-17 04:49

python 三分类的哑编码_python处理分类型特征：编码与哑变量

在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，

weixin_39796839·2023-07-17 01:30

吴恩达ML2022-用于手写数字识别的神经网络

1用到的包导入在这个分配过程中需要的所有包。Numpy是使用Python进行科学计算的基本软件包。Matplotlib是在Python中绘制图形的流行库。tensorflow是一种流行的机器学习平台。importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.l

KAY金·2023-07-16 09:51

菜鸟初学者第三周之k近邻算法及测试

时间：20180723-20180729MachineLearninginAction第二章下方为kNN算法：fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreateDataSet():#给定4组数据group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,

鹿小闹·2023-07-15 22:32

K近邻算法的理论与基于python实现

KNN（KNearestNeighbor）K近邻算法K近邻算法理论注意事项代码实现K近邻算法理论K近邻算法是一个有监督学习，需要提供有标签的样本进行训练，才能去预测新的样本。

褪色的博客·2023-07-15 22:21

机器学习实验-BP神经网络的实现

手写字体（2）手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。利用sklearn来训练一个简单的全连接神经网

Tancy.·2023-07-15 20:11

基于tensorflow2、CNN的手写数字识别项目

手写数字识别实战——基于tensorflow2、CNN项目说明该手写数字识别实战是基于tensorflow2的深度学习项目，使用tensorflow自带的MNIST手写数据集作为数据集，使用了CNN网络

写代码的蟹老板·2023-07-14 23:10

基于深度学习的手写数字识别项目GUI（Deep Learning Project – Handwritten Digit Recognition using Python）

一步一步教你建立手写数字识别项目，需要源文件的请可直接跳转下边的链接：AllprojectDeepLearningProject–HandwrittenDigitRecognitionusingPython

Svan.·2023-07-14 22:52

K近邻算法

用官方的话来讲，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到于该实例最邻近的K个实例（也就是上面说的K个邻居），

wijg·2023-07-14 20:04

#2 K nearest neighbor for image classification

机器学习中，K近邻用于分类。如果把图像看成是像素点组成的一个矩阵，则也可以用K近邻做分类。K近邻中涉及的两个参数：（1）距离选择，用L1还是L2，或者其他？（2）K的取值？

nearby·2023-07-14 13:50

PyTorch训练简单的全连接神经网络：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demo输出结果来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片神经网络

阿正的梦工坊·2023-07-13 20:51

（8）生成式模型与判别式模型

条件随机场，逻辑斯特回归，最大熵模型，支持向量机，K近邻，决策树。

顽皮的石头7788121·2023-07-13 18:41

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]tf.conf

风筝超冷·2023-06-24 09:49

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