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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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KNN算法应用（约会网站数据分析&手写数字图片识别）（一）
KNN应用例子：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果。（github：https://github.com/suferyang/KNN/tree/master/KNN）数据集训练样本中包括三个特征：飞行里程，每周消费冰淇淋公升数，玩游戏所耗时间百分比数据集中包含标签数字1,2,3分别代表喜欢的程度 'not
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2024-06-30 07:25:21
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一、首先学习学习knn算法。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，
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2024-06-17 20:19:27
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1 任务介绍手写数字识别是一个多分类问题，共有10个分类，每个手写数字图像的类别标签是0~9中的其中一个数。例如下面这三张图片的标签分别是0，1，2。 本实例利用sklearn来训练一个K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类器，用于识别数据集DBRHD的手写数字。 比较KNN的识别效果与多层感知机的识别效果。2 KNN的输入DBRHD数据集的每个图片是一个由0或1组成的3
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2024-05-11 13:56:10
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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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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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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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