K近邻手写数字识别第3页

Hello World！

一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序：采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了许多不同人手写的数字图片

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

KNN 回归

K近邻回归（K-NearestNeighborsRegression）是一种基于实例的回归算法，用于预测连续数值型的输出变量。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

3 k 近邻法

k近邻法（K-NN）是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量，对应于特征向量的点；输出为实例的类别，对应于实例的类别，可取多类。

奋斗的喵儿·2024-01-05 07:50

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类D、kNN算法不属于无监督学习A第2关：K近邻再识

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

机器学习 -- k近邻算法

场景我学习Python的初衷是学习人工智能，满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久，做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂，包含多层神经网络，每一层都包含大量的神经元（节点）。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示，而无需手动设计特征。通过多层神经网络，深度学习模型可以逐层提取和组合特征，从而更好

北堂飘霜·2024-01-05 06:39

【Python机器学习】k近邻——k近邻分类

除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。

zhangbin_237·2024-01-05 03:47

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

自定义数据集的手写数字识别（基于pytorch，可下载训练数据集）

代码依赖的环境，库的引入有以下：#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

机器学习-深度学习入门CV-手写数字识别实验

机器学习-深度学习入门CV-手写数字识别实验要求本实践使用多层感知器训练（DNN）模型，用于预测手写数字图片。

septnancye·2024-01-03 08:58

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

k近邻算法原理

k近邻算法主要思想k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。

北辰Charih·2024-01-01 13:13

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

Pytorch的讲解及实战·MNIST数据集手写数字识别

目录一、前言与pytorch的下载1、前言2、下载pytorch①创建虚拟环境②下载pytorch（cpu版）③测试pytorch是否下载成功④使用jupyternotebook但是使用不了torch的解决方法二、pytorch的使用1、Tensor的数据类型①torch.FloatTensor②torch.IntTensor③torch.rand④torch.randn⑤torch.range⑥

计算机鬼才～·2023-12-28 12:19

基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现

今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。

今天吃饺子·2023-12-28 11:42

Educoder 机器学习之随机森林算法第3关：手写数字识别

本人已run不再更新内容保留有错见谅·2023-12-28 10:07

K近邻算法（KNN）

KNN算法KNN算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法，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k个邻居来代表。

温柔倾怀·2023-12-28 05:08

1. pytorch mnist 手写数字识别

文章目录一、数据集介绍1.1、简介1.2详细介绍1、数据量2、标注量3.标注类别4.数据下载5.数据集解读二、读取、加载数据集1、pytorch自带库函数2、通过重构Dataset类读取特定的MNIST数据或者制作自己的MNIST数据集三、模型构建四、runtraintest评估模型的性能检查点的持续训练一、数据集介绍1.1、简介MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技

nsq_ai·2023-12-27 17:06

【Unity6.0+AI】Unity版的Pytorch之Sentis-把大模型植入Unity

UnitySentis:UseAImodelsinUnityRuntime|Unity主页介绍官方文档链接：Sentisoverview|Sentis|1.3.0-pre.2国内一些相关教程把AI模型放入Unity-手写数字识别

Unity3d青子·2023-12-27 17:29

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

常用视觉数据集（更新中）

1.MNIST(手写数字识别)MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于计算机视觉和机器学习领域的经典数据集。

Xiacedar·2023-12-27 05:46

机器学习——KNN算法

1、简介KNN（K-NearestNeighbor,K近邻）算法是最简单的分类算法之一，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是在1968年由Cover和Hart提出的，是一个有监督机器学习算法。

风月雅颂·2023-12-27 03:02

Python机器学习——KNN

目录原理步骤案例原理1、KNN（K-nearestneighbors）：意为K近邻。

棒棒糖one·2023-12-27 03:48

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。

weixin_39892481·2023-12-27 03:18

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。

努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

机器学习-神经网络-手写数字识别-KNN（有代码，有解析，有数据集，可视化）

机器学习-神经网络-手写数字识别文章目录机器学习-神经网络-手写数字识别1.数据收集与可视化2.KNN实现手写数字识别2.1.数据收集2.2.数据处理2.3.模型构建与预测2.4准确率分析2.5.优缺点分析

herry_drj·2023-12-26 08:51

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6.初始化参数6.1randInitializeWeights.m7.后向传播算法实现7.1checkNNGradients.m8.后向

Amyniez·2023-12-26 08:20

K 近邻算法解析: 从原理到实践的机器学习指南

机器学习第三课k近邻概述机器学习简介K近邻算法K近邻中的距离欧氏距离曼哈顿距离余弦相似度选择合适的K值奇数vs偶数通过交叉验证选择k值实战分类问题回归问题K近邻算法的优缺点优点缺点手把手实现k近邻手搓算法实战分类概述机器学习

我是小白呀·2023-12-24 17:25

机器学习---K近邻算法

1.KNN算法K近邻算法，即K-NearestNeighboralgorithm，简称KNN算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一，1968年由Cover和Hart提出。

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:34

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

点云法向量与点云平面拟合的关系（PCA）

下面我们用最小二乘法求k近邻点云的拟合平面：当||x||＝1时，Ax=0的最小二乘解是ATA的最小特征值对应的特征向量等同于：ATA的最小特征值所对应的特征向量可使||Ax||最小。

菜鸟知识搬运工·2023-12-23 20:43

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。

chengjian666·2023-12-22 21:51

【Week P1】 MNIST手写数字识别

文章目录一、环境配置1.1安装环境1.2设置环境，开始本文内容二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.1⭐`torchvision.datasets.MNIST`详解(Line4&Line9)2.2⭐`torch.utils.data.DataLoader`详解(Line4&Line9)2.3⭐`squeeze()`函数(Line37)4.2⭐编写训练函数4.4⭐正式训

m_Molly·2023-12-22 15:01

LeNet

它是深度学习领域中最早的成功应用之一，被广泛用于手写数字识别任务。LeNet的诞生可以追溯到20世纪90年

奉系坤阀·2023-12-22 03:04

K 近邻算法（K-Nearest Neighbor），简称 KNN 算法简介

K近邻算法（K-NearestNeighbor），简称KNN算法基于距离计算的方式来解决分类问题.数学描述:对于一个待测的样本点，我们去参考周围最近的已知样本点的分类，如果周围最近的K个样本点属于第一类

草明·2023-12-21 15:58

no.1-10/14/2018

二：目前进度Project1.通过经典手写数字识别学习MLP神经网络a)比较经典的神经网络，数据集是MUISTDatabase手写数字图像，输入时28*28的手写数字灰度图像。

红豆汤来两大碗·2023-12-20 20:42

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

基于Matlab卷积神经网络垃圾分类识别系统

而且有巨大的经济效益．为了提高可回收生活垃圾识别的准确率，研究人员尝试利用图像处理、机器学习等方法自动识别玻璃瓶、废纸、纸盒、易拉罐等常见生活废品．利用图像处理技术获取垃圾图像的特征后，再利用深度学习网络、支持向量机、K近邻分类器

视觉那些事·2023-12-20 15:07

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率

骑猪等风·2023-12-18 12:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计

零澪灵·2023-12-18 09:41

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-12-18 06:47

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的

cocochimp·2023-12-18 05:49

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课，MNIST手写数字识别项目有如下特点：识别难度低，即使把图片展开为一维数据，且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度

dalalaa·2023-12-17 13:36

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法

twinkle 222·2023-12-17 13:00

TensorFlow神经网络中间层的可视化

2.通过.h5文件导入网络3.可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别

_MaZy·2023-12-17 07:48

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。

shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

导读本文[1]将介绍机器学习中的K-最近邻算法，K-NearestNeighbors是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。1.简介K-NearestNeighborsk-最近邻算法，也称为kNN或k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。虽然它可以用于回归问题，但它通常用作分类算法，假设可以在彼此附近找到相似点。对于分类问题，根据比重分配类

冷冻工厂·2023-12-16 14:58

深度学习 Day12——P1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原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型2.3训练模型2.3.1训练模型2.3.2编写训练函数2.3.3编写测试函数2.3.4正式训练2

LittleRuby·2023-12-15 20:57

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