K近邻手写数字识别第16页

机器学期第一学期小结

Qin_xian_shen·2023-02-01 17:35

KNN 最近邻算法（K近邻）

机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信sinbam提供意见、建议、纠错、催更。KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。它实现将距离近的样本点划为同一类别，KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。思想原理「人以群分，物语类聚」、「近朱者赤，近墨者黑」是KNN的核心思想。这其实和我们在日

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

[机器学习笔记] 判别模型与生成模型

典型的判别模型有：感知机、K近邻、决策树、逻辑回归、支持向量机、提升方

勇敢的仙人掌·2023-02-01 09:55

【机器学习】周志华西瓜书第十章降维与度量学习习题--实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同

（1）问题理解与分析实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同。

弓长纟隹为·2023-02-01 07:09

机器学习-Tensorflow基于MNIST数据集,导入minist数据集，创建，保存模型，用模型测试识别自己的手写数字

从下载Anaconda到实现MNIST手写数字识别成功的整个过程一、下载最新版本的Anaconda,根据Anaconda安装tensorflow【参考另一篇博客】使用Anaconda3安装tensorflow

Jango826·2023-02-01 01:33

超详细：KNN与K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。

深度之眼·2023-01-31 12:08

Python纯手动搭建BP神经网络（手写数字识别）

来源：投稿作者：张宇编辑：学姐实验介绍实验要求：实现一个手写数字识别程序，如下图所示，要求神经网络包含一个隐层，隐层的神经元个数为15。

深度之眼·2023-01-31 12:38

用Tensorflow.net实现手写数字识别

Python版的手写数字识别例子很多，但是将pythontensorflow编写的模型变成APP，比较简单的一种方法是将其打包成exe（大小要5~6G），然后作为子程序与其它语言编写的主界面程序直接通过控制台命令通信

renjuan82·2023-01-31 09:21

Neural Networks and Deep Learning读书笔记--神经网络应用：手写数字识别

神经网络应用于MNIST数据手写数字识别加载MNIST数据，用下面所描述的一小段辅助程序mnist_loader.py来完成。

qq_43131605·2023-01-30 15:46

【机器学习】手写数字识别学习笔记（对三篇文件进行分析记录）

一、分类-MNIST（手写数字识别）1、数据集：博客的网盘链接中50多M的.mat文件获取数据方法：fromsklearn.datasetsimportfetch_mldatafromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpmnist

Vivid-victory·2023-01-30 15:45

零基础机器学习做游戏辅助第三课--手写数字识别（一）

一、简介这个课程我们的目标很明确，我们的目的就是利用神经网络做游戏辅助，他主要用到的是卷积神经网络和目标检测，手写数字识别这个经典案例我们将会一步一步给大家讲解，你吃透了这个案例，就基本对神经网络有了初步的认识

kfyzjd2008·2023-01-30 15:15

零基础机器学习做游戏辅助第四课--手写数字识别（二）

我们上节课已经把模型搭建好了，但是这个模型让他以什么方式去训练，就是我们这节课要讲的内容。一、配置学习过程model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])参数：optimizer：优化器，用于控制梯度裁剪。必选项loss：损失函数（或称目标函数、优化评分函数）。必选项metr

kfyzjd2008·2023-01-30 15:45

机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络

如果你对神经网络还不太了解，又想了解这篇文章，希望你能先看机器学习(1)--神经网络初探在那篇代码中，对神经网络基本原理讲的更细致一些，在这篇文章里，对于weights和biases的设置，我采用了另一种方法，先简单说一下1、在那篇中，biases是在每层神经元(除去最后一层)基础上再加一个补充的一个神经元当BIASES,但这不能算是相对准确的biases假如在一个[1052]那么，weights

普通网友·2023-01-30 15:45

数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补

数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补目录数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补基本介绍插补描述程序设计参考资料基本介绍用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，可能无法始终提供准确的信息

机器学习之心·2023-01-30 15:29

DBSCAN+KD-Tree聚类算法 JAVA版本

通过查看网上的介绍，发现对面状要素进行分组/聚类的文章或算法不太多（好吧，我承认我懒，看到比较复杂的算法脑壳就疼），但是对点要素进行聚类的算法相当成熟（K近邻、DBCSAN等等）emm…于是，我就想能否把面状要素转为点

没有xiaoweiba·2023-01-30 08:39

DeepLearning入门项目-手写数字识别

该项目应该属于深度学习里面的“helloworld”级别，比较简单试着入门操作一下#引入必要的包，keras是在TensorFlow的基础上进行封装的库，更加简单易用#!user/bin/python#-*-coding:utf8-*-importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportS

数据与风控·2023-01-30 04:02

PyTorch实战案例（四）——利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5

2.3构建加载数据集函数2.4数据集可视化2.5开始训练2.6测试准确率三、完整代码一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，关于卷积神经网络LeNet-5的介绍，可以参考：手写数字识别问题

wendy_ya·2023-01-29 21:54

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

、循环神经网络结构与原理3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU（2）LSTM+全连接实现手写数字识别

ZDA2022·2023-01-29 14:48

特征工程 -类别型特征的预处理

One-hot3.对Oridinal序数特征进行编码4.对特征字典编码5.填充缺失的分类特征值6.使用category_encoder包来进行特征转换总结序言在机器学习建模过程中，许多模型例如逻辑回归、支持向量机、K近邻等传统的

Zouia Gail·2023-01-29 11:06

《Python深度学习》第2章学习记录2021-11-23

MNIST手写数字识别是深度学习中的Helloworld。可惜单完全理清楚这个都很难。MNIST是keras内置的数据集。

阿希学习笔记·2023-01-29 09:49

初识图像分类——K近邻法(cs231n assignment)

作者：非妃是公主专栏：《计算机视觉》个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩专栏系列文章Cannotfindreference‘imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n-2022-01Assignment

非妃是公主·2023-01-29 07:11

tensorflow基础学习：CNN（卷积神经网络）打造手写数字识别详细教程

开发平台：win10+py3.664bit+tensorflow-gpu==1.9.0版本使用的工具以及库：pycharm（全宇宙唯一一款专门用做python开发的工具）功能强大tensorflow-gpu1.9(win10下配置gpu环境过程多坑，配置教程看我另一篇博客)tensorflowcpu版不太建议，很慢很烫，是真的慢真的烫先看看训练的tensorboard的图详细解释看代码注释准备工作

ziaiyu·2023-01-28 09:26

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

一、数据集的准备手写数字识别数据集（MNIST）包含60000条训练数据和10000条测试数据，一

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程

大数据面壁者·2023-01-28 07:15

以K近邻算法为例，使用网格搜索GridSearchCV优化模型最佳参数

文章目录参数优化网格搜索代码实现自编代码sklearn代码验证参数优化在之前的文章以K近邻算法为例，使用交叉验证优化模型最佳参数中，我们使用验证曲线（validation_curve）去优化K近邻算法中的最优参数

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:11

pytorch实现mnist手写数字识别（二)

训练神经网络在上一部分中，我们建立的神经网络不是那么好，它对我们的手写数字一无所知。神经网络的非线性激活函数工作方式类似于通用函数拟合。有一些函数，可以将您的输入映射到输出。例如，将手写数字图像分类的概率。神经网络的强大之处，在于我们可以训练它们以逼近该F函数。只要给定任何具有足够数据和计算时间，就可以得到F函数，但这个函数可能非常复杂。function_approx.png起初，网络是无知的，它

陨星落云·2023-01-28 01:37

第十章降维与度量学习

k近邻学习kNN学习是一种常用的监督学习方法。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最靠近的k个训练样本，然后根据这k个“邻居”的信息来进行预测。

尘濯·2023-01-27 20:14

G-Tree索引结构解决路径推荐和K近邻问题，以及相关论文

G-Tree索引结构1.G-Tree索引最初论文：R.Zhong,G.Li,K.Tan,L.ZhouandZ.Gong,"G-Tree:AnEfficientandScalableIndexforSpatialSearchonRoadNetworks,inIEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,vol.27,no.8,pp.2175-2189,1

五百一十七XX·2023-01-27 17:36

Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统

手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。

啊啊啊啊最终·2023-01-27 08:16

Machine Learning：k近邻算法（KNN）

目录写在前面的话k-近邻算法概述优点缺点适用数据范围原理Python代码实现Sklearn直接调用weights选项algorithm选项算法测试与结果评价原理及方法函数主要参数说明Python代码实现示例反思与总结写在前面的话大概是上半年准备美赛的时候，才发现仅仅具备C语言的知识，如果想对数据进行分析和挖掘，实在太过简陋，并且当时对相关算法了解甚少。这个学期有幸选了黄教授的数据科学概论一课，他曾

放牧星辰dmc·2023-01-27 08:01

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例一、KNN回顾kkk近邻算法kkk近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出

Lucky_wangtao·2023-01-27 08:25

一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

一、KNN回顾k近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”。理论/

AI科技大本营·2023-01-27 08:51

KNN算法（学习笔记）

KNN学习笔记算法原理KNN三要素KNN预测规则1.分类2.回归KNN算法实现方式python代码算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)所谓k近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的

UCaoo·2023-01-27 08:21

初识卷积神经网络(4)-经典卷积网络-1

如下图(来自慕课官网):LeNet1998年由LeCun提出，用于解决手写数字识别(MNIST)。

&永恒的星河&·2023-01-26 20:56

手写数字识别的LSTM神经网络实现-pytorch

LSTM神经网络的实现参考课程【RNN循环神经网络】训练数据获取defdataLoader():#获取Mnist手写数字数据集train_data=torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist',#保存或者提取位置train=True,#如果为True则为训练集，如果为False则为测试集transform=torchvision.transforms.ToTe

南音小榭·2023-01-26 13:43

常见深度学习模型评估指标

1分类评测指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的

邦戈栗子·2023-01-26 08:58

读书笔记：手写数字识别 ← 斋藤康毅

在“手写数字识别”项目中，所谓“推理”，即使用学习到的权重和偏置参数，对输入数据进行分类。“手写数字识别”项目的代码含m

hnjzsyjyj·2023-01-26 08:54

《机器学习实战》读书笔记：第一章机器学习基础

、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别、手写数字识别

funnything2014·2023-01-26 07:30

pytorch 实现MNIST手写数字识别

在之前的文章中，我们使用pytorch下载并转换了MNIST的数据集，今天我们实现LeNet-5网络，使用下载的训练集对网络进行训练，然后使用测试集测试最终的效果。MNIST数据集详解及可视化处理（pytorch）首先，我们先看一下LeNet-5，LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主YannLeCun在一篇名为"Gradient-BasedLearningAppliedtoDocu

后厂村张先生·2023-01-25 15:09

PyTorch实现MNIST手写数字识别

训练集和测试集的手写字都是黑底白字，但是自己测试的数字一般都是白底，测试效果很差，所以加了一行反转颜色代码#反转颜色img=PIL.ImageOps.invert(img)一、导入包importtorchfromtorch.nnimportSequentialfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchimportnn,optimfromtorchvisioni

ke·2023-01-25 15:05

统计学习方法学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

pytorch深度学习基础（十）——LeNet结构与训练

LeNet结构、训练与预测前言引入包模型构建加载数据集累加器精度训练前言LeNet是一个较为简单的线性卷积模型，最早是应用于手写数字识别，提到手写数字识别就不得不提到mnist数据集，而为了与后续其他较强的模型进行对比

艾醒(AiXing-w)·2023-01-25 10:39

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

代码目录第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章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第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12章监督学习方法总结代码参考

湾区人工智能·2023-01-24 11:44

基于PYNQ-Z2的手写数字识别卷积加速器设计【持续更新】

我是雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。QQIC设计&FPGA&DL交流群群号：866169462。项目开源地址：https://gitee.com/jccao/cnn_accelerator/tree/master/目前暂时以视频形式分享设计思路与过程。（1）滑窗模块设计与仿真（2）硬

雪天鱼·2023-01-23 14:00

基于线性回归实现手写数字识别

CS_CIP·2023-01-23 13:45

1. 深度学习简介|计算机视觉简介|得分函数|损失函数作用|前向传播整体流程

文章目录深度学习简介计算机视觉简介k近邻算法得分函数损失函数作用前向传播整体流程机器学习是一个大块，其中就包含着深度学习，计算机视觉等机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用深度学习简介深度学习通过特征学习进行相关操作

Micoreal·2023-01-23 10:50

手写数字识别

代码获取数据importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlmnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,as_frame=False)X,y=mnist["data"],mnist["target"]#X里面是数据，y里面是标签y=y.astype(np.uint8)#将标签从文本格式转换为数字格式简单

王蒟蒻·2023-01-23 07:42

机器学习实战-神经网络-21

机器学习实战-神经网络-手写数字识别项目#pipinstallscikit-learn--upgradefromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepr

gemoumou·2023-01-23 07:05

关于＜＜This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call ‘fit‘ with approp……＞＞的可能处理方法

在使用机器学习的K近邻算法中，使用到了sklearn库中的KNeighborsClassifier()在后面后面跑下面这个代码的时候会报错NotFittedError:ThisKNeighborsClassifierinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthismethod.accuracy

挖煤的小李同学·2023-01-21 17:49

机器学习——KNN算法

一、什么是KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。

ke·2023-01-21 14:29

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