一、引言我目前是大二年级上学期，临近期末居然开了一门人工智能导论，最后要求使用百度EasyDL进行图像的分类识别，至于分类的内容嘛，哈哈哈，自己选择，课上脑子里各种分类的想法，最后由于懒惰，还是选择进行数字0-9的识别分类，当然还有更懒惰的，用python生成数据集和测试集，下面来看看流程吧~二、生成数据今天借鉴了一个大佬写的一个生成手写体图片的 Python 程序，可以批量生成手写体数字数据集，
用MNIST数据集训练，输入要识别的图片路径，首先预处理，将图片调成 28*28 ，转成灰度图，反色，取阈值二值化，变成 1*784 数组，输入模型，算出被预测数字。程序如下：pre_pic.pyfrom PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
def pre_pic(path):
im = Image.op
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2024-04-18 16:21:44
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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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【图像处理】-035 knn分类算法实现数字识别，选择与之最近的K个样本中最近的样本类别或者最多的类别作为待分类样本的类别。文章目录【图像处理】-035 knn分类算法实现数字识别1 概述2 印刷体数字识别问题3 KNN印刷数字分类3.1 训练样本的制作3.2 分类器模型的建立3.3 进行分类1 概述 KNN分类算法没有传统意义上的训练过程，其训练过程只是简单的将训练样本和标签保存起来，用于分类
目录KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍2、准备数据：将图像转换为测试向量3、代码实现KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍32像素x32像素的黑白图像。尽管采用本文格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们将图片转换为文本格式。数字的文本格式如下： 这些文本格式存储的数字的文件命名也很有特点，格式为：数字的值_该数字的样本序号，如下：2、准备数
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2023-10-07 12:57:57
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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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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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一：KNN算法理论基础1） K近邻法（k-nearest neighbor, kNN）的本质是将指定对象根据已知特征值分类。2） K近邻法是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。3） K近邻法不具有显式的学习过程，事实上，它是懒惰学习（lazy learning）的著名代表，此类学习技术在训练阶
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2024-04-04 19:34:32
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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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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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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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背景介绍：KNN算法也叫k临近算法。Minist数字集是比较常用的数字识别的数字集。数字集中包含0到9这九种数字，每一种数字都有很多不同的样本。分为训练集和测试集两个部分。实例中训练集中一共有1934个样本，测试集中一共有946个样本。本程序要实现的就是用KNN算法，以训练集为依托，对测试集的样本进行预测，最后观察KNN算法识别准确率。Minist样本数据集展示：以数字0为例，文件名字0_0第一个
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2024-10-17 14:06:43
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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
看了许多网站，涉及的知识也非常多（毕竟是机器学习“第一题”），真正能理解并掌握，或者说记住的内容，并不多。一、分类-MNIST（手写数字识别）
1、数据集：博客的网盘链接中50多M的.mat文件获取数据方法：from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn import datasets
import numpy as np
mnist
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2024-07-16 14:52:30
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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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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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kNN算法及手写数字识别系统（一）kNN算法概述（二）原理（三）代码1. 使用Python导入数据2. 实施kNN分类算法2.1 伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：2.2 程序实现3.预测数据所在分类4.分析（四）手写数字识别系统实验1. 实验概述2. 实验内容3. 代码3.1 准备数据：将图像转换为测试向量3.2 测试kNN算法（五）总结 （一）kNN算法概述1.k邻近
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2024-05-21 11:11:06
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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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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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项目预览: QWQ 那么第一步先梳理一下我们的项目逻辑:一. 找素材 （数字模板，银行卡照片等） 二. 识别数字则需要我们对数字模板进行处理。因此下面我们开始处理数字模板。 1.将数字模板处理成灰度图，再进行二值处理.这样图像就变成双通道图. 2.计算模板边缘轮廓.将数字模板每个数字的轮廓计算出来. 3.画出每个数字轮廓的外接矩形。最后将其分别保存到一个字典里. 三. 数字模板处理完成，已经洗净切
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2024-03-23 20:50:51
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