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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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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使用的数据集是 MNIST。完全自己实现神经网络的训练过程，仔细体会了反向传播的流程。加载数据集这里使用了一个脚本 mnist_loader.py, 将 MNIST 数据集分割为训练集、验证集、测试集。展示了其中一幅训练图片，为数字 1.同时，我们也打印出训练集中每个 example 的大小。# load MNIST data
training_data, validation_data, te
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2024-01-08 15:30:19
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深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow库。可以打开命令行进行安装，也可以再PyCharm下的命令行安装，建议在PyCharm下的命令行进行安装，因为我有许多同学在cmd控制台安装的时候，会报许多的错误。其实在PyCharm中安装
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2023-11-25 22:23:03
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今早刚刚上了节实验课，关于逻辑回归，所以手有点刺挠就想发个博客，作为刚刚入门的小白，看到代码运行成功就有点小激动，这个实验没啥含金量，所以路过的大牛不要停留，我怕你们吐槽哈哈。实验结果： 手写数字识别（小白入门）1.数据预处理2.训练模型3.测试模型，保存4.调用模型5.完整代码 1.数据预处理其实呢，原理很简单，就是使用多变量逻辑回归，将训练28*28图片的灰度值转换成一维矩阵，这就变成了求78
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2023-11-28 13:05:26
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使用numpy搭建神经网络，进行手写数字识别1 实验目的与要求实验要求使用神经网络来完成基于MNIST的手写数字的分类。其中MNIST数据库是由Yann提供的手写数字数据库文件。这个数据库主要包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像，囊括了各种手写数字图片。数据样本如下图所示。 实验要求使用手动搭建神经网络，实现前后向，参数更新。神经网络结构不限,建议使用CNN，并利用训练好的神经网络
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2024-06-02 23:23:03
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文章目录(一) 问题描述(二) 设计简要描述(三) 程序清单(四) 结果分析(五) 调试报告(六) 实验小结 (一) 问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist提供的手写数字体。(二) 设计简要描述机器学习的三个基本步骤—— 程序设计思路——(此图放大可看清)(三) 程序清单import numpy as np
from mn
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2023-09-28 22:36:56
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本次项目采用了多种模型进行测试，并尝试策略来提升模型的泛化能力，最终取得了99.67%的准确率，并采用pyqt5来制作可视化GUI界面进行呈现。具体代码已经开源。代码详情见附录1简介早在1998年，在AT&T贝尔实验室的YannLeCun就开始使用人工神经网络挑战数字手写体识别，用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动识别的需求。而现今，数字手写体识别，已经成了机器学习的入门实验案例，或者
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2024-01-04 12:09:34
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一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一 前期工作环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??）1.设置GPU或者cpuimport torch
import tor
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2024-01-25 18:51:16
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前言本实操案例是对手写识别教学案例的实操步骤，旨在同学们可以直接根据本文档所写的实操步骤，完成手写识别案例中神经网络的执行、调参过程，最终使精确度达到很高的一个水平，以对神经网络有一个大致的了解。step1：下载资料包本教学案例所有的文件都以放在gitee码云上，同学们请提前进行下载。下载地址如下： [资料包]:https://gitee.com/ai-case-study-group/lesso
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2024-05-23 18:03:22
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随着时代的发展，现在市面上出现了许多的识别软件，就以文字识别来说，无论你是图片中的文字，还是手写的文字，它都能轻松识别出来。这就方便了许多想识别文字的小伙伴了，那么你们知道识别手写文字的软件哪个好吗？今天就给大家分享几个好用的识别软件，来看看吧~软件一：掌上识别王大家应该能够从这款软件上得知它是一款识别软件，支持多种格式的识别，无论你是需要进行图片识别、数字识别、蔬菜识别、还是PDF识别、火车票识
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2023-07-10 16:43:26
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笔记1中我们利用 numpy 搭建了神经网络最简单的结构单元：感知机。笔记2将继续学习如何手动搭建神经网络。我们将学习如何利用 numpy 搭建一个含单隐层的神经网络。单隐层顾名思义，即仅含一个隐藏层的神经网络，抑或是成为两层网络。 继续回顾一下搭建一个神经网络的基本思路和步骤：定义网络结构（指定输出层、
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2023-08-29 17:45:05
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周末闭关两日，做了一个手写识别数字的程序。夫人很气愤，浪费两天时间，搞出这么个破东西，十几年前的触屏手机就具备了手写输入功能，拿过来用不就可以？做这个有什么价值？是的，很多第三方服务，接入很便捷，识别率也很高。但是那毕竟是别人家的。豪宅豪车是不错，而我们租来只能使用，没有能力和胆量按照自己的想法去重新装修和改造。然而，自己家的就不一样。你写一个4，我可以让他显示“郭敬明”，乐趣在此。结合当下比较火
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2023-09-17 01:06:11
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环境： Pytorch：1.0.1 GPU版 Ubuntu：16.04 Python：3.5.21 数据集整理：分为 train 和 test 文件夹，每个文件夹下每一类都分一个子文件夹并编号。 这是为了方便用 Python 做一个 txt 文件，指明所有图片数据的路径。在自定义数据集类的时候会用到。如果你没有数据集可以参考 TensorFlow与中文手写汉字识别 前面的部分下载及处理数据集。2
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2024-07-03 16:39:37
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一、PyTorch安装分两种pip Spyder可以使用；conda PyCharm可以使用；优点：能够方便显示子函数；目前采用Spyder，PyCharm目前还没能安装成功。二、整体思路下载MNIST数据集加载MNIST训练集（自动分割成batch，并且顺序随机打乱）采样并加载MNIST验证集和测试集 （分验证集和测试集，Sample是采样规则，之所以采样，是因为顺序没有被打乱）到目前为止，我们
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2023-10-18 16:45:20
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如何识别手写汉字？不知道小伙伴们有没有这样的习惯，比如习惯于记笔记或者是手写文章。但是往往我们写了几页就会发现手臂酸疼，这个时候我们就会想要直接使用电子版的文字。那么我们之前写好的文字怎么办呢？其实很好办，我们直接将其识别出来就可以啦。今天小编给大家介绍的识别方法是需要借助于我们电脑上的OCR文字识别软件的。所谓的ocr识别是指电子设备检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的
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2023-10-12 23:36:07
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但凡对机器学习有所了解的人，相信看到数字识别的第一反应就是MNIST。MNIST是可以进行数字识别，但是那是手写数字。我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字。手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字，显然不太专业。而且手写体跟印刷体相差不小，我们最看重的正确率问题不能保证。本文从零开始做一遍数字识别，展示了数字识别的完整流程。从收集数据开始，到数据预处理，再到训练
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2024-04-03 11:57:43
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图像识别: 图像识别(Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析 和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体 识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。手写识别: 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写体图片来识别出图片 中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异，大
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2023-08-13 22:35:23
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手写文字是人们表达思想和记录信息的一种重要方式，然而，手写内容的转录和编辑常常需要耗费大量的时间和精力。为了解决这一问题，识别手写图片软件应运而生。这些智能工具利用图像识别和人工智能技术，能够自动将手写图片中的文字内容转化为可编辑的电子文本。那你们知道怎么识别手写文字图片吗？本文将为大家带来几种不错的方法。以下是可以识别手写文字图片的方法：一、掌上识别王APP这是一款专业的手写文字识别与转换软件，
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2023-09-27 17:12:23
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一般而言，MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的＂Hello World＂工程，几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方．这是因为，这个简单的工程包含了大致的机器学习流程，通过练习这个工程有助于我们加深理解深度学习的大致流程．MNIST 是一个小型的手写数字图片库，它总共有 60000 张图片，其中 50000 张训练图片，10000 张测试图片．每张图片的像素都是 28 * 28 它
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2023-11-10 22:37:00
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