文章目录一、KNN算法1、算法简介2、基本思想3、应用领域4、算法流程5、欧式距离6、采用并行计算的原因二、MNIST数据集1、基本介绍2、下载方式py input_data模块手动下载二、C语言代码实现存储数据集元素的定义数据集读入(分为图像数据集、标签数据集）欧式距离计算比较函数程序最终实现三、CUDA代码实现 一、KNN算法1、算法简介KNN算法(K-Nearest Neighbor al
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2024-07-31 14:27:45
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使用keras的序贯模型实现单层神经网络对手写数字识别的识别，相当于是一个keras的helloworld级别的程序，就当作深度学习之路的开始。首先导入需要的函数和包from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import
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2024-05-18 19:34:02
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关于KNN算法knn算法也叫K临近算法简单举个例子，如上图所示，坐标轴内随机分布这红色和绿色两种属性的图形，现在新加入了一个点，怎么来判断这个点可能是红色还是绿色呢？我们取一个值K1=1，发现在离新加入这个点最近的K1个点是红色的，红色的点多于绿色的点，那么新加入的点很可能是红色的。同样，取一个值K2=5，发现在离新加入这个点最近的K2个点中有2个是红色的，3个是绿色的，红色的点少于绿色的点，那么
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2024-05-21 11:26:39
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需求：利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：♦数据维度比较大，样本数比较多。♦ 数据集包括数字0-9的手写体。♦每个数字大约有200个样本。♦每个样本保持在一个txt文件中。♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下：♦目录trainingDigits存放的是大约
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2024-07-01 17:02:27
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1. MNISTMNIST 数据集是一个包含了 50000 个训练数据，10000个测试数据的手写数字数据集，每张手写数字图像大小为为 ，包含 10 个类别。 2. LeNet5LeNet5 由 LeCun 等人在论文 Gradient-based learning applied to document recognition 中提出，其模型架构图如下： 关于模型的解读可以参考论文原文或者博客
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2023-11-21 15:29:47
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K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。
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2024-06-05 10:26:49
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（Tensorflow框架）实现手写数字识别CNN使用Tensorflow操作MNIST数据 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张
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2024-09-06 00:02:11
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需求：利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：♦数据维度比较大，样本数比较多。♦ 数据集包括数字0-9的手写体。♦每个数字大约有200个样本。♦每个样本保持在一个txt文件中。♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下：数据集压缩包解压后有两个目录：（将这两个目录文
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2024-03-21 12:33:24
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KNN算法是分类算法中最简单的一个算法了，关于这个算法的原理我就不
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2022-10-31 17:18:15
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k-近邻算法概述算法KNN中的几个常见写法numpy.ndarraynumpy.ndarray.shapenumpy.tile(A,reps)实例-手写数字识别系统k-近邻算法概述KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，输出一个分类族群。主要工作原理： 存在一个训练样本集，并且每个样本集中每个数据都存在标签，即数据和对应所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征值与
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2024-04-03 10:00:36
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kNN实验手写数字识别实验内容使用K-NN算法识别数字0-9，实现最基本的KNN算法，使用trainingDigits文件夹下的数据，对testDigits中的数据进行预测。（K赋值为1，使用欧氏距离，多数投票决定分类结果）改变K的值，并观察对正确率的影响。更改距离度量方式，更改投票方式（距离加权），分析错误率。实验要求1.要求给出代码，以及运行窗口截图。2.K对正确率的影响，最好用表格或作图说明
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2024-04-01 05:27:50
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1 需求利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：²数据维度比较大，样本数比较多。²数据集包括数字0-9的手写体。²每个数字大约有200个样本。²每个样本保持在一个txt文件中。²手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容是32x32个数字，0或者1，如下：数据集压缩包解压后有两个目录：²目录trainingDig
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2024-02-02 18:06:30
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0.k近邻算法刚接触java，并且在学习机器学习的相关算法，knn又非常的易于实现，于是就有了这个小系统。1.knn算法简介：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中的每一个数据都有标签，即我们知道样本集中的每一个数据的特征和对应的类型。当输入没有标签的新的数据的时候，将新的数据集的每一个特征和样本集中的每一个数据的对应的特征进行比较（计算两个样本的特征之间的距离），然后提取样本集中和
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2024-04-06 16:52:01
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作者 | 奶糖猫算法简介手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32x32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所
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2024-05-24 09:29:09
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实验环境Python:3.7.0Anconda:3-5.3.1 64位操作系统:win10开发工具:sublime text(非必要)简介本次实验中的重点为采用kNN算法进行手写数字识别，其中kNN算法是机器学习中入门的分类算法。其核心思想是将需要进行分类的目标放入已有充足样本的向量集中，求得与其距离最近的前k(自定超参数)个点，并返回这k个点中出现频率最高的类别，并将此类别作为模型的预测结果。
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2023-12-23 22:23:12
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MNIST手写数据集简介MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）在20世纪80年代整理和标注。这个数据集包含了一系列0到9的手写数字图像，用于机器学习中的图像分类任务。MNIST数据集被广泛应用于训练和验证机器学习模型的性能。数据集描述MNIST数据集包含了6万张训练图像和1万张测试图像。每张图像都是28*28像素的灰度图像（单通道）。每个像素点的灰度值在0
原创
2023-10-22 22:21:54
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一、问题描述手写数字被存储在EXCEL表格中，行表示一个数字的标签和该数字的像素值，有多少行就有多少个样本。 一共42000个样本二、KNNKNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较
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2024-04-04 18:58:14
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基于TensorFlow2的mnist数据集手写字体识别
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原创
2024-03-12 21:05:24
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原创
2022-09-13 14:28:33
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1.算法简介手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32x32的二进制矩阵代表
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2024-10-22 10:22:11
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