作者：xusiwei1236一、TinyMaix简介TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架，官方介绍如下：TinyMaix 是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即 TinyML 推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。根据官方介绍，在仅有2K RAM的**Arduino UNO(ATmega328, 32KB Flash, 2KB RAM)**上，都可以
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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1.手写识别软件手写识别软件包括两部分：识别程序和识别字典。（1）识别程序是指可执行代码和生成这些可执行代码的源程序（也可称为源代码）。这一源代码其实就是程序化的识别算法。（2）识别字典是在识别程序运行过程中必须要用到的特殊的数据库，它包含可识别字符集中全部字符的手写特征描述（即模板）。识别字典是由字典生成程序对大量的训练样本进行复杂的运算生成的，字典生成程序和识别程序息息相关，但并不一致。识别字
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2023-10-13 22:13:33
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手写识别系统，KNN算法实现手写识别系统的准确率(准确率=测试分对的样本数/总的样本数)import numpy as npfrom itertools import chainfrom os import listdir
原创
2022-05-09 21:27:34
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1.项目名称：手写数字识别系统2.项目内容 设计一个简单的手写数字识别系统，能够识别手写输入的数字1-9。目前像汉王公司推出了一系列的手写笔等产品，通过实现这样的一个简单功能可以有效地学习VC++基于MFC的编程，同时对于手写笔这样的产品的工作原理能够产生一定的了解！3.功能设计思路 手写数字识别的难度在于其形状很多，对于规范的手写数字，可以采用模板匹配的方法，但是
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2012-10-11 10:15:00
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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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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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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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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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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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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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简介倾斜校正主要有两种，一种是整体倾斜校正，... Read More
原创
2021-06-04 20:05:07
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背景本文，主要介绍我之前在学校时候，研究的一... Read More
原创
2021-06-04 20:05:10
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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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k-近邻算法实现手写体识别k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离解决分类问题优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 K 近邻算法适用数据范围为：数值型和标称型。K 近邻算法的工作原理是： 1.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一数据与所属分类的对应关系。2.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个
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2024-05-03 13:19:43
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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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引言所谓数字分割就是指将经过二值化后的图像中... Read More
原创
2021-06-04 20:05:14
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# 深度学习手写数字识别系统下载指南
在本篇文章中，我们将一起学习如何实现一个简单的手写数字识别系统。我们将使用经典的 MNIST 数据集，这个数据集包含 0-9 之间的手写数字图像。整个流程将分成几个步骤，下面是一个简单的流程图和详细的步骤说明。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备与依赖安装 |
| 2 | 数据集获取与
