一.使用数据集进行手写数字识别import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
import matplotlib.pyplot a
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2023-10-05 14:15:55
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# Python进行手写数字识别
手写数字识别是计算机视觉和机器学习中的一个经典任务。通过训练模型识别手写数字，可以应用于许多领域，如银行支票处理、自动化表单填写等。本文将介绍如何使用Python及其流行的机器学习库进行手写数字识别，并提供编程示例。
## 数据准备
本教程使用的是经典的MNIST手写数字数据集。这个数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，图像中的数字从0到
原创
2024-09-03 03:41:33
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目录一：手写数字模型构建与保存二：手写数字模型使用与测试一：手写数字模型构建与保存1 加载数据集# 1加载数据
digits_data = load_digits()可以先简单查看下 手写数字集，如下可以隐约看出数字为8plt.imshow(digits_data.images[8])
plt.show()2 特征数据 标签数据# 数据划分
x_data = digits_data.data
y_
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2024-03-28 21:53:19
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? 原作者：K同学啊一、我的环境：1.语言环境：Python 3.82.编译器：Pycharm3.深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113二、GPU设置： 若使用的是cpu则可忽略import torch
device = torch.device("cuda" if torch.c
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2024-10-04 09:02:04
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参考博客：《参考博客一》《参考博客二》《MNIST代码理解》所需环境：已安装opencv环境下载好MNIST数据集pycharm一些库的安装实现效果： 这是手写的两个字，进行opencv二值化处理后，得到两张28*28像素的图片，即可进
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2023-09-06 18:37:17
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1.准备数据手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字:2.将数据格式化为 npz 文件"""
将图片和标签整理为 npz 文件
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import json
# 读取图片
# 存到 npz 文件中的为 28 *28 的矩阵列表
tr
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2023-10-13 12:32:58
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0、写在前面① 提前安装好Ubuntu，显卡驱动，CUDA，CUDNN，Anaconda，pytorch，tensorflow。② 手写数字图片数据集为MNIST，网上可下载，或者程序运行时会自动下载。③ 我使用VS coda作为编译器撰写程序，一开始会报与Pytorch相关的错误（’torch’ has no member 'xxx’），这是因为在VS coda没有添加pylint的路径。1、P
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2023-11-08 23:15:32
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在开始之前，首先声明本篇文章参考官方编程指南，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0 CPU版本】准备环节确保已安装MindSpore（可以根据自己的硬件情况安装，CPU，GPU，Ascend环境均可）选择一个集成开发工具（Jupyter Notebook，P
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2023-11-24 11:36:09
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BP神经网络理解原理——用Python编程实现识别手写数字 备注，这里可以用这个方法在中编辑公式： https://www.zybuluo/codeep/note/163962一、前言 本文主要根据一片英文书籍进行学习，并且尝试着在 环境下用Python软件进行编程验证效果，书的名字叫：Using neural nets to recognize handwri
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2024-03-09 21:14:02
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一、前期工作设置GPU（CPU的请省略）导入数据归一化可视化图片调整图片二、构建CNN网络模型 三、编译模型 四、训练模型 五、预测 六、知识点详解mnist手写数字数据集介绍神经网络程序说明网络结构说明一、前期工作我的编程环境编程语言：Python编译器：PyCharm包：tensorflow21. 设置GPU（CPU可以忽略）import tensorflow as tf
gpus = tf.
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2024-08-07 16:15:43
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手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。当然，手写识别也是机器学习领域的一个Hello World任务，感觉每一个初识神经网络的人，搭建的第一个项目十之八九都是它。我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆
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2023-10-13 12:23:51
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一、数据集训练用的数据集使用的是sklearn框架中内置的数字数据集， 共 1797条数据，每条数据由64个特征点组成import numpy as np
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits() # 加载数字样本
X = digits.data # 特征数据
y = digits.target # 标签
pr
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2024-01-26 09:03:12
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手写数字识别关注公众号“轻松学编程”了解更多。导包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#导入knn算法，决策树，逻辑斯蒂回归
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import Decision
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2023-08-04 16:53:40
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python，机器学习，kNN,手写数字识别
一、kNN算法1、kNN算法是机器学习的入门算法，其中不涉及训练，主要思想是计算待测点和参照点的距离，选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别。2，距离可以是欧式距离，夹角余弦距离等等。3，k值不能选择太大或太小，k值含义，是最后选取距离最近的前k个参照点的类标，统计次数最多的记为待测点类标。4，欧式距离
# Python 手写数字识别
手写数字识别是计算机视觉领域中一个典型的任务，它能让计算机自动识别和理解手写的数字。这个任务不仅有助于数字输入的自动化，还在很多实际应用中起到了重要的作用，比如银行支票处理、邮政编码识别等。本篇文章将介绍如何使用Python进行手写数字识别，包含基本的实现步骤、相应的代码示例以及相关的可视化图表。
## 系统组成
手写数字识别系统的主要组成部分包括：
1.
完整代码的文章底部（Optimization_mnist.py和lr_utils.py），原理和公式部分可以看前面文章，转载文章请附上本文链接学完前面（1到6）文章就完成了吴恩达deeplearning ai 课程前面2门课程的内容了，可以写出下面的代码，可以去参加一些比赛，这里推荐一个kaggle上面的一个mnist手写数字识别的知识竞赛，在没有使用深度学习框架情况下他的评分达到了0.94914
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2024-08-08 16:42:42
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在上篇文章中，我们已经把AI的基础环境搭建好了（见文章：Ubuntu + conda + tensorflow + GPU + pycharm搭建AI基础环境），接下来将基于tensorflow训练第一个AI模型：MNIST手写数字识别模型。MNIST是一个经典的手写数字数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由不同人手写的0至9的数字构成，由60000个训练样本集和10000个测试样本集构成，每个
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2024-07-08 16:55:26
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实验一：手写数字识别
一、实验目的利用深度学习实现手写数字识别，当输入一张手写图片后，能够准确的识别出该图片中数字是几。输出内容是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的其中一个。二、实验原理（1）采用用全连接神经网络训练 全连接神经网络模型是一种多层感知机(MLP)，感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是SVM支持向量机算法。神经网络同时借鉴了
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2023-12-09 14:12:45
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一、引言 前一篇博文使用单隐层的全连接神经网络，并结合一些神经网络的优化策略，如指数衰减学习率、正则化、Relu激活函数和Adam优化算法等，用包含100个隐层神经元的神经网络实现了MNIST数据集上手写数字识别98%的准确率。但是全连接神经网络也是有局限的，即使使用很深的网络、很多的隐层结点、很大的迭代轮数，也很难在MNIST数据集上得到99%以上的准确率。不过，卷积神经网络的出现解决了这一问题
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2023-10-08 08:10:57
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1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：第一个特性是稀疏连接。可以看到， layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接。这个局部范围也叫感受野。第二个特性是相同颜色的线条代表了相同
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2024-06-20 10:23:43
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