K近邻手写数字识别第12页

人工智能学习笔记（1）——使用深度学习框架完成手写数字识别

感觉学习人工智能算法很痛苦，以前的数据结构没有好好学，因此希望通过记笔记来让自己学得好一点。环境：AIStudio中的notebook注：代码示例来源于我的人工智能课老师，一些部分的解释来源于飞桨的文档中，另一些会标注出处，侵删。分析老师给的代码示例（1）查看当前paddlepaddle环境查看当前paddlepaddle环境没什么可说的。（2）完成mnist数据集的加载完成mnist数据集的加载

fire_Judy·2023-06-07 01:13

python神经网络实现手写数字识别实验

手写数字识别实验是机器学习中最常见的一个示例，可以有很多种办法实现，最基础的其实就是利用knn算法，根据数字图片对应矩阵与经过训练的数字进行距离计算，最后这个距离最短，那么就认为它是哪个数字。

luffy5459·2023-06-06 21:53

Redisearch魔法：轻松实现K近邻查询

今天，我们将探讨Redisearch模块，它可以让我们轻松实现K近邻查询。本文旨在帮助Redis初学者理解K近邻查询，并学会如何利用Redisearch实现这一功能。什么是K近邻查询？

盖码范·2023-04-27 09:34

KNN算法(东拼西凑版本)

0.KNN是什么KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法，既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。

maybelillian_gu·2023-04-21 21:25

【机器学习 P19】【实战 P1】 MINST 手写数字识别

MINST手写数字识别引入数据模型训练模型创建程序模型编译程序模型训练程序模型预测程序完整代码引入数据MINST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，由YannLeCun等人创建。

脚踏实地的大梦想家·2023-04-21 15:22

基于卷积神经网络的手写数字识别、python实现

一、CNN网络结构与构建参数：输入数据的维数，通道，高，长input_dim=(1,28,28)卷积层的超参数，filter_num：滤波器数量，filter_size：滤波器大小，stride：步幅，pad，填充。conv_param={'filter_num':30,'filter_size':5,'pad':0,'stride':1}hidden_size，隐藏层全连接神经元数量；outpu

算法技术博客·2023-04-19 18:59

基于深度学习的手写数字识别、python实现

基于深度学习的手写数字识别、python实现一、whatis深度学习二、加深层可以减少网络的参数数量三、深度学习的手写数字识别一、whatis深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。

算法技术博客·2023-04-19 18:59

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、

算法技术博客·2023-04-19 18:29

K近邻算法用作回归的使用介绍（使用Python代码）

介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。image在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思维，研究计算点

A遇上方知友·2023-04-19 06:25

k-d Tree算法

是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配

独影月下酌酒·2023-04-18 17:35

基于支持向量机的Digits手写数字识别

基于支持向量机的Digits手写数字识别描述支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）模型既可以用于分类也可以用于回归。

九灵猴君·2023-04-18 14:36

WIFI室内定位（NN，KNN，WKNN）

目录WiFi室内定位...1一实验场地及设备介绍...1二指纹库数据采集方法...1三指纹库整理方法...2四定位实验过程...3五指纹匹配算法介绍及数据处理...4（一）最近邻法（NN）...4（二）K近邻法

Canvaskan·2023-04-18 13:25

机器学习-第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习(KNN)"急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理，没有显式的训练过程。

D系鼎溜·2023-04-18 04:22

机器学习实战：Python基于K近邻KNN进行分类预测（四）

文章目录1前言1.1K近邻的介绍1.2K近邻的应用2二维数据集演示2.1导入函数2.2导入数据2.3训练模型及可视化3莺尾花数据集全数据演示3.1导入函数3.2导入数据3.3训练模型及预测4模拟数据集演示

Bioinfo Guy·2023-04-17 20:21

KNN算法-4-算法优化-KD树

KD树KNN算法的重要步骤是对所有的实例点进行快速k近邻搜索。如果采用线性扫描（linearscan），要计算输入点与每一个点的距离，时间复杂度非常高。

从来只看自己_7faa·2023-04-17 20:24

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。1：数据预处理PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]2：读取训练数据准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了，torch.util.data.DataLoader提供了迭代

showswoller·2023-04-16 20:51

真的不能再详细了，2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

目录一、引言（环境）二、正文1.代码基本情况介绍2.MNIST数据集介绍3.代码输出结果介绍数据集取样：训练信息输出：前三次训练成果以及预测：八次训练的结果：4.代码拆解讲解基本的参数设定MNIST数据集下载、保存与加载神经网络模型训练前的准备样本训练函数测试函数模型的正式训练、测试、训练测试过程可视化、模型的使用从磁盘中加载模型并继续训练5.总体代码一、引言（环境）本代码基于Pytorch构成，

LotusCL·2023-04-16 10:14

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

最后，我们将以一个简单的手写数字识别问题作为案例，展示神经网络在实际问题中的应用。1.引入必要的库首先，我们需要引入Python中的NumPy库，以便处理矩阵运算。importnu

SYBH.·2023-04-16 05:37

深度学习深入浅出

文章目录一基本原理二深度学习的优点三深度学习的缺点四深度学习应用手写数字识别深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。

夏沫の梦·2023-04-15 20:47

PyTorch实战1：实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据⭐torchvision.datasets.MNIST

王者与CV·2023-04-15 15:46

paddle实现手写数字识别终章

要点：资源配置训练调试恢复训练模型部署参考文档：paddle官方文档一资源配置1概述从前几节的训练看，无论是房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单。但实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）。本节我们依旧横

处女座_三月·2023-04-15 05:24

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

机器学习算法之1：k-NN 算法

k-NN算法k-NN算法（k-NearestNeighbor），也叫k近邻算法。

Zen of Data Analysis·2023-04-14 10:07

机器学习算法系列（一）

机器学习算法之–K近邻法1、算法原理1.1核心思想给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就将该输入实例划分为某个类通俗来说，就是未标记的样本类别

三秋树&二月花·2023-04-14 09:09

OpenCV实例（四）手写数字识别

OpenCV实例（四）手写数字识别1.基本原理2.实现步骤2.1数据准备2.2计算匹配值2.3获取最佳匹配值及对应模板2.4获取最佳匹配模板对应的数字2.5输出识别结果3.代码实例作者：Xiou1.基本原理使用模板匹配的方式实现手写数字识别

小幽余生不加糖·2023-04-14 08:52

机器学习——监督学习

机器学习——监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors，简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels

Homur4_·2023-04-14 06:43

【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数（TensorFlow2）

待优化的模型：基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP#MLP手写数字识别模型，待优化的参数为layer1、layer2model=tf.keras.Sequential(

宛如近在咫尺·2023-04-13 18:18

机器学习 03 K-近邻算法

目录一、K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.1.1概念理解举例1.2KNN算法流程总结1.3K值的选择1.3.1举例说明1.4kd树1.4.1KD树原理1.4.2树的建立1.5最近领域的搜索k近邻算法优缺点二

Darren_pty·2023-04-12 22:54

卷积神经网络层可视化实战--Apple的学习笔记

学习了基本理论后，进行keras实战练习手写数字识别，主要目的是了解Keras相关API的使用，并且对深度学习再深入理解下。深度学习的主要特点是特征的自动提取。我都不需要设置权重的初始化值。

applecai·2023-04-12 17:22

[chapter 24][PyTorch][多分类问题实战]

前言这里面结合手写数字识别的例子，回顾一下多分类问题.前面有讲过同一个模型，不同的训练方法差异很大主要有以下几个原因：epoch:迭代次数learning_rate:学习率网络深度权重系数的初始化这里结合一个三层的神经网络实例

明朝百晓生·2023-04-12 08:24

[chapter 26][PyTorch][MNIST 测试实战】

前言这里面结合手写数字识别的例子，讲解一下训练时候注意点目录训练问题解决方案参考代码一训练问题训练的时候,我们的数据集分为TrainData和validationData。

明朝百晓生·2023-04-12 08:22

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精

R戎·2023-04-12 08:44

卷积神经网络各种经典模型--上篇

它是最早的CNN架构之一，旨在进行手写数字识别。LeNet包含七个层，包括三个卷积层和两个子采样（池化）层。该网络的输入是数字图像，输出是对该数字的分类预测。

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI二、VGG介绍2.1VGG的优点2.2VGG的缺点三、VGG网络结构

海洋.之心·2023-04-11 16:55

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。

李威威·2023-04-11 13:45

K-近邻算法之kd树

K-近邻算法之kd树问题导入：实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。

IT之一小佬·2023-04-11 01:19

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn

咸鱼2K·2023-04-11 01:19

机器学习算法原理——k近邻 / KNN

文章目录k近邻/KNN主要思想模型要素距离度量分类决策规则kd树主要思想kd树的构建kd树的搜索总结归纳k近邻/KNN主要思想假定给定一个训练数据集，其中实例标签已定，当输入新的实例时，可以根据其最近的

Dragon水魅·2023-04-11 01:18

机器学习笔记 2 —— K 近邻法与 kd 树

文章目录1.理论部分1.1K近邻法1.2距离度量2.k近邻法的Python实现2.1数据集的预处理2.2模型构建2.3测试模型2.4scikit-learn3.kd树3.1构造平衡kd树算法3.2kd树的

我有两颗糖·2023-04-11 01:48

机器学习算法之kd树

——作者不详"上篇文章讲了K-近邻算法，但是引出了一个问题：实现K-近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间维数大及训练数据容量大时尤其必要。

小闫同学啊·2023-04-11 01:46

良心教学——手把手教你搭建一个基于PyTorch【手写数字识别】| 附：360GPT？360AI？周鸿祎现场实测（中国版GPT）GPT为何能破圈？| Neo4j图数据库操作

欢迎大家点赞收藏⭐留言附：此前曾分享过的几个手写数字识别案例

追光者♂·2023-04-10 17:19

深度学习训练营Y3之yolov5s.yaml解析

yolov5s.yaml源文件ParametersanchorsBackbone参数解释Head参考内容原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别原作者

无你想你·2023-04-10 04:11

Pytorch基础（一）- pytorch介绍，回归和分类问题

目录Pytorch发展及特点简单回归问题手写数字识别Pytorch发展及特点pytorch在torch7上进行开发的，2018年发布了第一个稳定的版本。

sherryhwang·2023-04-09 20:15

opecv入门:K近邻算法

K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法，我们提供经验给算法，它可以根据经验产生模型，面对新的情况时，模型就会给我们提供判断（预测）结果。

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

K近邻算法【OpenCV&Python】

K近邻算法—入门0、引言1、理论基础3、计算3.1归一化3.2距离计算4、手写数字识别的原理4.1数据初始化4.2读取特征图像4.3提取特征图像的特征值4.4计算待识别图像的特征值4.5计算待识别图像与特征图像之间的距离

一只丁小丁呐·2023-04-09 09:24

k近邻算法_图穷匕见：K近邻算法与手写数字识别

机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员)，模型就会给出相应的判断。比如，要对一组孩子进行测试，首先就要获取这组孩子

weixin_39886956·2023-04-09 09:53

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.5 K近邻模块的基本使用

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.5K近邻模块的基本使用在OpenCV中，不需要自己编写复杂的函数实现K近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:21

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.1理论基础

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm文章目录第20章K近邻算法20.1理论基础第20章K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:51

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.6 K近邻手写数字识别

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.6K近邻手写数字识别本节使用OpenCV自带的K近邻模块识别手写数字。