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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MNIST手写数字识别数据集介绍1.数据预处理2.网络搭建3.网络配置关于优化器关于损失函数关于指标4.网络训练与测试5.绘制loss和accuracy随着epochs的变化图6.完整代码 数据集介绍MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片，且内置于keras。本文采用Tensor
knn手写数字识别的原理其实特别简单，他先将手写的数字进行灰度化的处理，形成一个32 * 32像素的图片，然后将手写数字覆盖的地方用1表示，空白的地方用0表示，形成一个32 * 32的向量。大概出来的图像如下所示。 然后将需要识别的手写数字拿过来和已经有的一大群标注过得训练数据，进行欧式距离的计算，也就是每一对应位置相减在平方求和，找出和要识别数据欧式距离最近的前k个，这个k也就是knn里的k的含
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2024-05-29 02:22:55
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流程如下：（1）收集数据：提供文本文件。（2）准备数据：编写函数img2vector()，将图像格式转换为分类器使用的向量格式。（3）分析数据：在Python命令提示符中检擦数据，确保它符合要求。（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。（5）测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错
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2024-08-09 17:06:41
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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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一.运行环境配置本次实验的运行环境win10(bit64)，采用python环境为3.7.6，安装Python环境推荐使用Anaconda。Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析)。在python编程中下载相关库是很浪费时间的，Anaconda有效地帮我们解决了这个问题。我用的编译器是pycharm，建议基于虚拟环境进
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2024-08-09 16:54:35
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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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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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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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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
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2024-02-22 20:43:44
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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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一、实验目的：通过本实验掌握kNN算法的原理，熟悉kNN算法如何应用在真实世界问题中，同时掌握sklearn机器学习库的使用。二、实验内容：本实验首先使用基于Python实现kNN算法实现手写字识别，然后使用sklearn库的kNN算法实现手写字识别。三、实验环境：python 3.6.5sklearn 0.19.1CourseGrading在线实验环境四、实验内容 &nbs
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2024-03-08 14:47:17
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本文主要实现CNN卷积神经网络实现MNIST手写数字识别中的前向传播，其中的参数（权重与偏置）由文章“CNN卷积神经网络实现MNIST手写数字识别（一）训练得到本文与“CNN卷积神经网络实现MNIST手写数字识别（二）的区别在于：在前向传播过程中，所用的卷积函数、池化函数、不同层之间的数据传递均由自己手写完成，未调用任何官方函数。通过对本代码的编写，本人对卷积神经网络有了较为深入的了解，同时也可以
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2024-02-19 14:33:38
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手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集，这些数据描绘了 [0, 9] 的数字，我们可以用KNN 算法来识别这些数字。
上篇文章介绍了KNN 算法的原理，今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字？1，手写数字数据集手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集，这些数据描绘了 [0, 9] 的数字，我们可以用KNN 算法来识别这些数字。MNIST 是完整的手
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2024-06-07 21:09:17
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手写数字识别-KNN与CNN 文章目录KNN算法1.KNN算法步骤2.KNN的实现-手写数字识别CNN神经网络1.网络结构2.CNN的实现-手写数字识别 KNN算法1.KNN算法步骤step1:计算已知类别数据集中的所有样本与当前样本之间的距离 step2:按距离递增次序对所有样本排序 step3:选取与当前当前样本距离最小的前K个样本 step4:统计这K个样本所在的类别出现的频率 step5:
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2024-04-03 20:30:59
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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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用Keras实现MNIST手写数字识别MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作
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2024-04-09 21:39:18
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文章目录一、说明二、题目三、实践部分3.1 准备数据：将图像转换为测试向量3.2 KNN算法3.3 测试算法：使用kNN识别手写数字3.4 截图四、源代码4.1 KNN.py4.2 KNN.ipynb 一、说明我是在jupyter完成的，然后导出成markdown格式，ipynb文件导出为markdown的命令如下：jupyter nbconvert --to markdown xxx.ipyn
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2024-03-15 05:03:20
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1 - 导入模块import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ld_mnist import load_digits
%matplotlib inline2 - 导入数据及数据预处理import tensorflow as tf
# Import MNIST data
from te
原创
2021-05-01 21:24:42
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