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K近邻手写数字识别
RK3568笔记二:部署
手写数字识别
模型
环境搭建参考RK3568笔记一:RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署
手写数字识别
模型,使用
手写数字识别
(mnist)数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。
殷忆枫
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2023-10-08 06:25
RK3568学习笔记
笔记
《统计机器学习》学习笔记第三章之
K近邻
K近邻
法(k-nearestneighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏
资料加载中
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2023-10-07 05:22
机器学习
统计学习方法
AI应用开发实战 - 手写算式计算器
扩展
手写数字识别
应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例。
SoftwareTeacher
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2023-10-06 20:49
AI
人工智能实战
使用Pyhon+Flux+Julia实现
手写数字识别
使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行
手写数字识别
是神经网络的一个典型入门教程。
woshicver
·
2023-10-06 18:59
神经网络
大数据
算法
编程语言
python
梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法
算法:如何选择最优模型;OX01常见的最优化算法判别模型:感知机,
k近邻
,决策树,逻辑回归,支持向量机,条件随机场,最大熵模型。生成模型:朴素贝叶
weixin_39622891
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2023-10-06 13:45
梯度下降参数不收敛
2019-11-10
supportLists]1、[endif]算法介绍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。
xias147
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2023-10-05 22:02
【机器学习】第二章:
K近邻
(分类)
系列文章目录第二章:
K近邻
(分类)相关代码地址:https://github.com/wzybmw888/MachineLearning.git文章目录系列文章目录一、最近邻算法二、最近邻算法的缺陷(1
mossloo
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2023-10-05 16:02
机器学习
机器学习
分类
python
KNN算法与SVM支持向量机
KNN算法KNN算法就是把要分类的对象(例如一个特征向量)与训练集中已知类标记的所有对象进行对比,并由
K近邻
对分类对象进行判断为那个类别。
会的东西有点杂
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2023-10-05 15:31
深度学习
人工智能
Ai项目十四:基于 LeNet5 的
手写数字识别
及训练
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍pytorch复现lenet5模型,并检测自己手写的数字图片。利用torch框架搭建模型相对比较简单,但是也会遇到很多问题,网上资料很多,搭建模型的方法大同小异,在我尝试了自己搭建搭建出来模型,无论是训练还是检测都会遇到很多的问题,像这种自己遇到的问题,请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现,环境搭建完成后,才发现要有GPU,而我
殷忆枫
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2023-10-04 08:18
AI计算机视觉
人工智能
kNN(构造kd树的实现)
k近邻
模型1.三个基本要素:k值的选择,距离度量,分类决策规则2.算法:3.kd树的构造python实现classnode():def__init__(self,value=None,left=None
Gantowell
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2023-10-04 08:49
Lenet5经典论文解读
20021110085姓名:郑佳转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/273247515(这是我个人的知乎文章)嵌牛导读】LeNet-5:是YannLeCun在1998年设计的用于
手写数字识别
的卷积神经网络
Daniel_go
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2023-10-02 10:30
精确度acc的计算
3层神经网络下
手写数字识别
importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefromdataset.mnistimportload_mnistfromcommon.functionsimportsigmoid
yalipf
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2023-10-02 08:14
深度学习
python
MNIST
手写数字识别
MNIST是一个手写体数字的图片数据集,该数据集由美国国家标准与技术研究所(NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST))发起整理,其包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张图片的尺寸为28x28线性回归我们尝试通过线性回归模型识别手写数字,输入的图片是28x28像素,我们可以将其看为784个变量,即:y=a1x1+a2x2+...
Hufft
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2023-10-01 11:25
人工智能
机器学习
深度学习
华为云云耀云服务器L实例评测|在服务器上训练
手写数字识别
模型并部署到服务器上实现远程调用
目录本文概述作者介绍第一步、购买服务器并远程登录服务器第二步、配置环境并训练
手写数字识别
网络第三步、部署
手写数字识别
网络到云耀云服务器L实例第四步、启动本地客户端并进行
手写数字识别
本文概述华为云云耀云服务器
七七鸭灬
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2023-09-30 06:13
主流云服务器食用指南
python
深度学习
华为云
pytorch
人工智能
yolov5的使用
目录本地的标注数据集工具推荐如下:在线标注工具COCO训练模型用PyTorch训练一个简单的多层感知器(MLP)进行
手写数字识别
(MNIST数据集)。
weixin_38849487
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2023-09-29 09:29
YOLO
机器学习 面试/笔试题
K近邻
、SVM
uodgnez
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2023-09-29 05:34
其他
机器学习
机器学习
人工智能
工业蒸汽量预测(速通二)
工业蒸汽量预测(二)特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3
K近邻
回归模型4
盖盖的博客
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2023-09-28 23:28
阿里云天池大赛(机器学习篇)
阿里云
天池大赛
工业蒸汽量预测
预测
回归
31、机器学习
k近邻
在特征空间中与样本最相似(距离最近)的k个样本中大多数样本归属的类别为该样本归属的类别。常用的距离为欧式距离。需要做标准化处理。k值取很小:容易受异常点影响k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化性能问题优点:易于理解、实现,无须参数估计和训练模型缺点:测试集预测时计算的计算量大、k值一定要确定取值不当会影响模型效果适用几千到几万的小样本数据加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口
mssssssssss2
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2023-09-28 22:39
机器学习
【颜色识别】【Python+OpenCV】KNN(
K近邻
算法)实现魔方颜色识别【 3-1】
更多内容参考:原创文章作者:无敌三角猫。如若转载,请注明出处:古月居https://www.guyuehome.com/371111.颜色识别该程序利用KNN实现魔方颜色识别,特征采用RGB的颜色直方图,它可以区分白、黑、红、绿、蓝、橙色、黄色和紫色,如果你想分类更多颜色或者提高分类准确率,可以通过调整训练集数据或者考虑使用其他的特征如**颜色矩)**或者颜色相关图。你可以使用color_reco
无敌三角猫
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2023-09-27 21:38
#
Python
#
OpenCV
python
KNN
颜色识别
魔方机器人
K近邻
算法(KNN)原理小结
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达目录1.KNN算法原理2.KNN算法三要素3.KNN算法之暴力实现原理4.KNN算法之KD树实现原理5.KNN算法之训练样本不平衡情况6.算法优缺点1.KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则,给出输出结果。决策规则:分类任务:输出结果为k个训练样本中占大多数的类。回归任务:输
小白学视觉
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2023-09-27 21:36
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
OpenCV中的
K近邻
算法
K近邻
算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。在OpenCV中,我们可以利用KNN算法进行图像分类、目标检测和模式识别等任务。
WzisTypescript
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2023-09-27 21:02
OpenCV
opencv
近邻算法
人工智能
OpenCV
十大数据挖掘算法之-KNN(
K近邻
)算法
KNN算法(K-NearestNeighbors)是一种基本的机器学习算法,常用于分类和回归任务。1.KNN算法简介KNN算法是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它的核心思想非常简单:一个样本的类别或值由其最近邻居的类别或值决定。这里的K代表了选择多少个最近邻居来做决策。2.算法原理KNN算法的工作原理可以概括为以下几个步骤:选择K值:首先,选择一个合适的K值,它代表了你希望用多少个最近邻
鸡汤本汤
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2023-09-27 02:56
数据挖掘
算法
人工智能
KNN
2018-06-26
手写数字识别
卷积神经网络版参考代码:importnumpyfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportDropoutfromkeras.layersimportFlattenfromkeras.layers.convolut
ZSCDumin
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2023-09-26 23:25
【python】
K近邻
算法(k-Nearest Neighbors,KNN)解决分类问题
常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法,用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法:逻辑回归(LogisticRegression):通过对线性函数应用sigmoid函数,将数据映射到一个概率值,然后根据阈值对数据进行二分类。决策树(DecisionTree):构建一棵树状结构来表示特征之间的关系,并根据特征的取值分割数据,最终将数据分到不同的类别中。支持向量机(S
傻傻虎虎
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2023-09-26 09:18
算法
python
近邻算法
分类
Pytorch之LeNet-5图像分类
二、LeNet-5网络实现1.定义LeNet-5模型2.加载数据集3.训练模型4.测试模型三、实现图像分类前言LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络,由YannLeCun在1998年提出,旨在解决
手写数字识别
问题
风间琉璃•
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2023-09-25 21:39
Pytorch
pytorch
分类
人工智能
TrOCR——基于transformer模型的OCR手写文字识别
前期我们使用大量的篇幅介绍了
手写数字识别
与手写文字识别,当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络,利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。
人工智能研究所
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2023-09-25 19:32
人工智能之计算机视觉
计算机视觉之人手数字与字母识别
transformer
ocr
深度学习
KNN-
K近邻
算法(K-Nearest Neighbors)
k近邻
算法的特点思想极度简单应用数学知识少(近乎为零)效果好(缺点?)
DevGeek
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2023-09-23 23:35
机器学习
近邻算法
机器学习
算法
python
jupyter
scikit-learn机器学习算法封装
K近邻
算法K-最近邻(KNN)是一种有监督的机器学习算法,可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法,数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此,k值是算法的核心。
DevGeek
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2023-09-23 23:04
机器学习
机器学习
scikit-learn
算法
OpenCV自学笔记二十三:
K近邻
算法
K近邻
算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中,KNN算法有相应的函数实现,主要包含在ml模块中。
ironmao
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2023-09-23 21:22
opencv
笔记
近邻算法
4.
k近邻
法
Kk值一般取一个较小的数值,通常采用交叉验证法来选取最优的k值.DistancegraphTDA[非数值特征]-->|量化|B[数值特征]C[数据集]-->|归一化|D[数据集]
k近邻
算法输入
BlueFishMan
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2023-09-23 19:46
机器学习(3)
K近邻
算法(KNN)介绍及C++实现
目录前言
K近邻
算法KD树生成KD树通过KD树查询最近邻节点通过KD树查询
K近邻
节点
K近邻
算法三大要素前言此前已发布的两篇博客,分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界,并给出C++
ProfSnail
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2023-09-23 16:09
人工智能原理
机器学习
算法
最近邻分类算法
分类算法
人工智能
《机器学习实战》笔记
《机器学习实战》笔记一:
K近邻
KNN
K近邻
算法概述:工作原理,一般流程;KNN示例:加载数据,分析数据,数据归一化,定义KNN算法,划分数据集,训练测试,使用算法构建完整可用系统;《机器学习实战》笔记二
你欲何为R
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2023-09-23 14:09
算法
python
机器学习笔记08---
k近邻
学习
k近邻
(k-NearestNeighbor,简称kNN)学习是一种常用的监督学习方法,其工作机制非常简单: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
一件迷途小书童
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2023-09-23 13:29
Machine
Learning
机器学习
学习
人工智能
【深度学习】LeNet网络架构
它是深度学习中第一个成功应用于
手写数字识别
的卷积神经网络,并且被认为是现代卷积神经网络的基础。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层,以及最后的全连接层用于分类。
高 朗
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2023-09-23 03:09
pytorch
深度学习
网络
人工智能
机器学习练习——
手写数字识别
(PyTorch)
数据集:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/dataThedatafilestrain.csvandtest.csvcontaingray-scaleimagesofhand-drawndigits,fromzerothroughnine.Eachimageis28pixelsinheightand28pixelsinwidth,foratotalo
shadowam
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2023-09-22 11:58
机器学习
python
深度学习
DenseNet
手写数字识别
练习Pytorch实现
伏公子今天看了DenseNet的论文,决定复现一下这个极为先进的网络。这个网络在某年的CVPR上获得了最佳论文,比ResNet还要好。具体原理不是本文想要讲得,本文主要是复现代码。DenseLayer层:这个是最基本的层,代码如下:classDenseLayer(torch.nn.Module):def__init__(self,input_features_num,grow_rate,bn_si
最幸伏的人
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2023-09-22 11:28
人工智能
pytorch
深度学习
神经网络
MNIST
手写数字识别
总结(pytorch)
此博客并不是教程,只是一个练习总结代码汇总放在文末1.首先导入所需要的库importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfromUt
不再彷惶
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2023-09-22 11:58
pytorch
PyTorch学习之线性回归练习+
手写数字识别
初体验
线性回归练习loss=(WX+b-y)^2defcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]totalError+=(y-(w*x+b))**2returntotalError/float(len(points))de
糖公子没来过
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2023-09-22 11:55
PyTorch
Deep
Learning
PyTorch
pytorch学习3(pytorch
手写数字识别
练习)
网络模型设置三层网络,一般最后一层激活函数不选择relu任务步骤
手写数字识别
任务共有四个步骤:1、数据加载--LoadData2、构建网络--BuildModel3、训练--Train4、测试--Test
dyh_chd
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2023-09-22 11:24
pytorch
学习
人工智能
监督学习---
K近邻
一、
K近邻
算法原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标
DB_UP
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2023-09-20 14:20
算法模型
python
机器学习
算法
基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版
GAN生成
手写数字识别
生成对抗网络介绍:生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗,相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。
追梦少年ML
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2023-09-20 07:05
GAN
pytorch
深度学习
神经网络
Flask实现Web服务调用Python程序
Flask实现Web服务调用Python程序通过Web服务调用Python写的
手写数字识别
算法模型,得到
手写数字识别
结果。项目场景:项目需求:将客户端的请求经由Web服务器转发给Flask程序实例。
小白白程序员
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2023-09-19 11:55
python
flask
前端
tensorflow实现MNIST
手写数字识别
演示
一、加载数据importtensorflowastf#导入tensorflow库mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#加载数据如果无法加载数据的话,如类似出现如下图所示问题,则可以根据下载地址,将mnist.npz文件下载到本地。然后通过以下代码加载本地数据文件importt
dusin
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2023-09-17 09:51
Python
tensorflow
tensorflow
深度学习
机器学习
数据科学(机器学习:k-近邻算法)
k-近邻法简介
k近邻
法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。
GHope
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2023-09-16 02:54
K近邻
算法
算法原理
K近邻
的算法思路很简单。背景假设有两个类别散落在这个特征空间中。image.png现在有一个新的样本需要预测它属于哪个类别。
skullfang
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2023-09-15 14:31
LeNet-5
目录一、知识点二、代码三、查看卷积层的featuremap1.查看每层信息2.show_featureMap.py背景:LeNet-5是一个经典的CNN,由YannLeCun在1998年提出,旨在解决
手写数字识别
问题
MyDreamingCode
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2023-09-15 08:48
神经网络
python
开发语言
基于卷积神经网络的手写字体识别(详细笔记)
主要参考博客:1、基于卷积神经网络的
手写数字识别
(附数据集+完整代码+操作说明)2、用PyTorch实现MNIST
手写数字识别
(最新,非常详细)基于卷积神经网络的手写字体识别——目录1前言1.1实现效果
素履求知
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2023-09-15 00:07
笔记
人工智能
ResNet
深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现
手写数字识别
使用Softmax回归来实现
手写数字识别
,即给定一张手写数字,判断属于0--9中哪一个数字。
暗夜猎手-大魔王
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2023-09-14 22:44
深度学习
深度学习
linux
手写数字识别
,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别
前言:SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了。详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introd
Photosource
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2023-09-14 22:13
linux手写数字识别
Tensorflow卷积神经网络(CNN)
手写数字识别
示例学习
一、问题描述二、数据描述三、网络结构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.输出层四、示例网络结构五、程序解读1.加载MNIST数据集2.创建Session和占位符3.定义卷积层1的权重和偏置量4.卷积层15.池化层16.定义卷积层2的权重和偏置量7.卷积层2和池化层28.全连接层9.输出层六、参考资料七、源码一、问题描述利用卷积神经网络将MNIST数据集的28×28像素的灰度手写数字图片识
zqx951102
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2023-09-14 16:48
Python
深度学习
考研
计算机
研究生
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