K近邻手写数字识别第13页

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

文章目录一、分类问题的定义二、分类问题的类型2.1二分类问题2.2多分类问题三、常用的分类算法四、模型分类器的实现4.1模型的构建4.2模型的使用五、K近邻算法5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码

离明zh·2023-04-07 14:49

利用paddlepaddle进行手写数字识别

因为百度的AIStudio平台提供了免费的GPU算力,而且帮我配好了运行环境，只不过需要使用paddlepaddle这个框架，我就打算顺便在学习paddlepaddle的同时完成lintcode上面的刷题任务。题目描述题目链接MNIST是计算机视觉领域的“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这种手写图像的经典数据集已经成为基准分类算法的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍

有点大的青椒·2023-04-07 12:16

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说是最简单的分类算法之一同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。python安装包+资料:点击此处跳转文末名片获取环境使用:Python3.8Pycharm第三方模块使用:Scikit-learn（以前称为scikits.l

蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理

Pytorch实现MNIST手写数字识别及利用.pth文件进行模型推理1.模型训练及测试的基本流程及代码2.利用最后保存的.pth参数进行模型推理2.1模型推理的意义2.2推理代码1.模型训练及测试的基本流程及代码导入相关的包

何必羞涩·2023-04-07 07:50

经典卷积神经网络模型盘点

该网络在当时的一个主要应用场景是手写数字识别。该

Wang Dachui·2023-04-07 04:15

点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 3.基于 Octree 八叉树的空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索、K近邻搜索、半径r内近邻搜索）

点云库PCL学习笔记--k-dtree与八叉树--3.基于Octree八叉树的空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索、K近邻搜索、半径r内近邻搜索）使用Octree八叉树的进行空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索

杰尼君·2023-04-06 05:37

机器学习之KNN算法：日撸Java三百行day51-53

一、什么是KNN算法K近邻（K-NearestNeighbor,KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。

陈序袁·2023-04-05 15:08

数据无量纲化学习（2）：数据缩放(数据标准化 / 数据无量纲化 )的作用、适用场景、具体方法

在以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；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2023-04-05 10:45

【机器学习-周志华】学习笔记-第十章

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章k近邻学习是给定测试样本，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

vircorns·2023-04-05 00:08

统计学习方法 - 第1章 - 概论

全书章节第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第

哔哔如是·2023-04-04 16:21

K近邻分类算法的Python代码实现

文章目录问题描述算法方案代码实现代码测试问题描述K近邻算法解决的是机器学习领域中，监督学习类别下的回归和分类问题。监督学习是指利用数据的特征及其对应的标签来训练模型，然后基于模型预测未知的标签。

我在开水团做运筹·2023-04-04 14:58

机器学习——K-近邻算法实例实战

目录实例一：使用k近邻算法改进约会网站的配对效果1.1实例分析1.2流程步骤1.3准备数据：从文本文件中解析数据1.4分析数据：用Matplotlib创建散点图1.5准备数据：数据归一化1.6测试算法：

DreamWendy·2023-04-04 13:54

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

目录1算法简介2算法计算步骤3代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4案例：手写数字识别模型4.1手写数字识别原理4.1.1图像二值化4.1.3距离计算4.2代码实现5图像识别原理简介5.1图片大小调整及显示

QYiRen·2023-04-04 13:50

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别

深度学习-第T1周——实现mnist手写数字识别深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片5、调整图片格式四

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

深度学习-第T2周——彩色图片分类

深度学习-第T2周——彩色图片分类深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别一、前言二、我的环境三、前期工作1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、归一化4、可视化图片四、构建简单的CNN网络五

Prime's Blog·2023-04-04 12:08

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

Python机器学习iris数据集KNN模型评估

KNN模型评估一、分类问题介绍二、K近邻分类模型（KNN)1.模型介绍2.KNN模型训练3.KNN模型评估评估1：将整个数据集用于训练与测试评估2：分离训练数据与测试数据一、分类问题介绍分类：根据数据集目标的特征或属性

SuperYiY·2023-04-04 00:37

图像识别技术解析：手写数字识别（二）

在计算机视觉（CV）运用方面使用的主流技术之一是卷积网络（CNN），本文通过从一篇经典的论文构建一个卷积网络模型，然后使用手写数字识别的程序来对比测试模型预测能力并分析结果。

m0_49380401·2023-04-03 22:10

机器学习实战项目3--使用keras实现MNIDT数据集手写数字识别

这是机器学习训练营的第三个项目Q1：神经网络中的常用激活函数及其导数Q2:使用Keras实现MNIDT数据集手写识别answer1:1.详见http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9486500.html(1)什么是激活函数激活函数（2）常用的线性激活函数有哪些sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数sigmoid函数sigmoid函数一般不常作为非线性激活函数，因为

strive鱼·2023-04-03 06:49

KNN Nearest Neighbor K近邻的Python写法

Training的时间复杂度：O(1)Testing的时间复杂度：O(N)K近邻的优点在于，training过程仅仅是存储了所有的trainingdata，且高效，算法简单缺点在于，testing时间过长下面是

环境与方法·2023-04-03 06:08

kd树 python实现_python K近邻算法的kd树实现

k近邻算法的介绍k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

weixin_39923572·2023-04-02 18:04

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了

chatgpt-4生成代码，看这一篇就够了cursor示例pythondbscan聚类voronoi图像分割手写数字识别圆柱绕流matlab表白程序常微分方程常微分方程组2048小游戏C/C++正则表达式匹配删除有序数组中的重复项

zhl-handsome·2023-04-02 15:13

Tensorflow手写数字识别

一.MNIST数据集当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"HelloWorld"。就好比编程入门有HelloWorld，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。为了便于下载MNIST数据集，执行下面的python代码【需要提前安装好te

神之凝视·2023-04-02 04:26

经典数据集-手写数字识别pytorch

pytorch经典数据集-手写数字识别一、什么是MNIST？

m0_64892604·2023-04-02 04:21

手写数字识别实例

一、MNIST数据集和DBRHD数据集简介MNIST数据集MNIST数据集下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/minst/该数据集包含0-9的手写体图片数据集，并且图片已经归一化为以手写数字为中心的2828规格的图片。MNIST数据集由训练集和测试集组成，训练集由60000个手写体图片及对应标签，测试集有10000个手写体图片及对应标签。1）MNIST数据集中的每个图片

chpryw·2023-04-02 04:07

手写数字识别

说明手写数字识别是作为学习神经网络和深度学习最基础的实践项目。这篇博文里的代码均来自《神经网络与深度学习》一书。在network.py中虽然只有短短的七十多行代码，但代码压缩紧密，看起来比较费劲。

Qyun_lucky_star·2023-04-02 04:02

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别、手写学号识别实验报告

本文分别提出了基于PyTorch框架和ReLU函数的TwoLayerNet（两层神经网络）手写数字识别算法和基于TensorFlow框架和Keras的卷积神经网络手写数字识别算法。

沂水寒城·2023-04-02 04:57

手写数字识别（识别纸上手写的数字）

说明使用pytorch框架，实现对MNIST手写数字数据集的训练和识别。重点是，自己手写数字，手机拍照后传入电脑，使用你自己训练的权重和偏置能够识别。数据预处理过程的代码是重点。分析要识别自己用手在纸上写的数字，从特征上来看，手写数字相比于普通的电脑上的数字最大的不同就是数字的边缘会发生不同幅度的抖动。而且，在MNIST数据集中的数字是边缘为黑色的，然后数字是不同灰度的白色的，如下所示：在数据集中

Qyun_lucky_star·2023-04-02 03:21

第一周：实现mnist手写数字识别

参考：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/116920825一、环境配置python3.6.13，TensorFlow2.4.0-gpu，cuda11.0，cudnn8.0.5二、前期准备1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gp

乔山_·2023-04-02 02:35

机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)初探

KNN的介绍和应用KNN（K-NearestNeighbor）算法是一种基于实例的学习算法，也是一种常见的分类算法。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。示例：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形

吃肉的小馒头·2023-04-01 22:36

机器学习算法整理1（python）

1,机器学习算法1.1K-NN（1）K-NN（k近邻）：K-NN是一种基于实例的学习，其分类不取决于其内在的模型，而是对标签测试集进行参考。

larry_do·2023-04-01 02:06

feature scaling 特征缩放

比如在K近邻算法中，分类

Z_shsf·2023-03-31 17:57

用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

资源下载：用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍资源-CSDN文库手写数字识别是一项相当普遍的应用，因为在现实生活中，我们经常需要对手写数字进行识别，例如在邮政服务中，我们需要对邮件上的邮政编码进行识别

小小怪物·2023-03-31 14:19

《机器学习》周志华第十章

10.1K近邻学习【KNN】常用监督学习方法，基于实力学习模型，"懒惰学习"(存样不训，收测样再处理，与其相对的是"急切"学习)工作机制:给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中，与其距离最靠近的K个训练样本

Keqis·2023-03-31 03:34

数据预处理之数据标准化StandardScaler

在以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；在距离类模型，譬如K近邻、KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

ThePaK·2023-03-30 00:55

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（一）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（上）1.ImageClassification：acoretaskinComputerVision为什么图像分类问题在计算机里很困难

JaimeOw·2023-03-29 21:14

LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

它是由YannLeCun等人在1998年提出的，主要用于手写数字识别任务。Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:44

1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）

1介绍本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。

王小葱鸭·2023-03-29 07:07

ACL'22 | 使用对比学习增强多标签文本分类中的k近邻机制

每天给你送来NLP技术干货！来自：南大NLP01—研究动机多标签文本分类（简称MLTC）是自然语言处理领域中一个十分重要的任务，其旨在从一个给定的标签集合中选取出与文本相关的若干个标签。MLTC可以广泛应用于网页标注，话题识别和情感分析等场景。迄今为止已有许多工作研究如何解决多标签文本分类这一任务。一些方法提出使用深度神经网络[1,2]以及标签特定的注意力网络[3,4]来增强文本的表示，同时一些其

zenRRan·2023-03-29 01:34

基于python的BP神经网络——kaggle手写数字识别

环境操作系统：CentOS6.864位Python版本：Python3.4.1Python模块：Numpy，csv，time原理BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之

王_呵呵·2023-03-28 09:09

02 CNN手写数字识别

cnn：进行卷积运算（首先许定义权重w和偏移b）#cnn:1卷积#ABC#A:激励函数+矩阵乘法加法#ACNN:pool（激励函数+矩阵卷积加法）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）#C：激励函数+矩阵乘法加法（A-》B）+softmax（矩阵乘法加法）#loss：tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2))#loss：code#1importimporttensor

犬夜叉写作业·2023-03-26 23:05

用Keras实现手写数字识别

经过上一章的1.Keras神经网络基础知识的铺垫，我们今天就利用Keras构建一个可以识别手写数字的网络。1.MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个手写体数据集，由600000个训练样例和10000个测试样例组成的手写数字数据库。每个MNIST数据集都是灰度的，由28*28像素组成。简单说就是一堆这样东西我们的任务就是通过输入的手写数字图像信息来识别出相应的数字。2.程序示例8说了，上代码im

海猫HaiMao·2023-03-26 03:38

k近邻算法实例

目录算法简介[1]通俗解释算法实现原理谁才是“我”的邻居？sklearn的KNN算法算法实例步骤数据获取读取数据数据处理特征工程模型算法交叉验证与网格搜索交叉验证（cross-validation)k折交叉验证网格搜索算法优劣优点缺点结尾算法简介[1]在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Featu

李星河110·2023-03-25 20:48

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署

pytorch搭建手写数字识别LeNet-5网络，并用tensorRT部署前言1、pytorch搭建LeNet-5，并转为ONNX格式1.1LeNet-5网络介绍1.2ONNX(OpenNeuralNetworkExchange

小广向前进·2023-03-25 12:18

K-近邻算法的学习（附Python和Matlab实现）

：)今天又学习了之前简要扫过的K近邻算法（KNN）。

LiBiscuit·2023-03-25 04:44

数据挖掘——分类算法——KNN

KNN(KNearestNeighbors):K近邻分类算法KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。

weixin_33893473·2023-03-24 07:52

机器学习的练功方式（四）——KNN算法

算法4.1sklearn转换器和估计器4.1.1转换器4.1.2估计器4.2KNN算法4.2.1概述4.2.2电影类型分析4.2.3算法实现致谢闵氏距离_百度百科(baidu.com)机器学习之KNN（k近邻

ArimaMisaki·2023-03-24 07:15

机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）

Mnist手写数字数据集介绍MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。

BingxxXXxx·2023-03-24 07:12

机器学习算法：k近邻（kNN）算法

k近邻算法（k-nearestneighbor,kNN）是一种基本分类方法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

隐士飞猪·2023-03-24 01:51

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

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