trainLabels = np.repeat(np.arange(10),8)[:,np.newaxis] #训练图像贴标签。TestLabels = np.repeat(np.arange(10),2)[:,np.newaxis]
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2024-07-23 12:28:05
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最近在做个围棋识别的项目，需要识别下面的数字，如下图：我发现现在网上很多代码是良莠不齐，…真是一言难尽，于是记录一下，能够运行成功并识别成功的一个源码。1、训练1.1、训练数据集下载——已转化成csv文件百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/17_XBmtQK-lSejswmQJ6YtA提取码：jek51.2 训练源码train.pyimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sk
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2021-07-29 11:11:24
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引言上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题，它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类，处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间，从而变成线性可分的，但是运算却是在低维空间运行的。考虑到数据中可能存在噪音，还引入了松弛变量。
理论是抽象的，问题是具体的。站在岸上学不会游泳，光看着梨子不可能知道梨子的滋味。本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别。体会一
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2024-03-28 21:42:58
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
原创
2022-04-08 09:52:29
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
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2021-11-08 11:09:05
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = DigitClassifyUI(varargin)% % DIGITCLASSIFYUI MATLAB code for DigitClassifyU
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2021-11-08 13:39:05
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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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文章目录一、数据集准备二、训练2.1 模型训练2.1 模型预测三、模型优化3.1 多特征拼接3.2 使用多模型融合附：skl2onnx一、数据集准备MNIST数据集：点击下载 data2image.py —将mnist数据集转成image保存。训练集6W张，测试集1W张import numpy as npimport stru
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2022-08-24 21:40:53
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SVM:手写体识别、o2o
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2021-08-02 15:04:42
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
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2021-07-05 11:04:41
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
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2021-07-05 17:22:48
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今天派森酱给大家介绍两个超级好用的库，批量生成各种假数据，比如用户信息，地址，日期，数字等等。mimesismimesis 是一个高性能的伪数据生成器，目前支持 33 种不同的语言环境。通过该库，我们可以生成各种测试数据、假的 API 接口、任意结构的 JSON 和 XML 数据以及隐藏生产环境的数据。pip install mimesis安装好之后我们就可以直接使用了。from mimesis
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2024-09-04 10:16:21
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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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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
338阅读
#coding:utf-8
3import tensorflow as tf
4fromtensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
5import os
6
7
8# 基础的学习率
9 LEARNING_RATE_BASE= 0.8
10
11# 学习率的衰减率
12LEARNING_RATE_D
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2024-06-28 14:54:33
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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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平时在上课的时候，我们经常需要通过记笔记的方式将老师讲的课堂知识点记录下来，方便课后复习巩固。而有些勤奋的小伙伴为了能够时时刻刻进行复习，还会将纸质笔记整理成电子版便于日常查看。其实他们正是通过一些识别软件来实现文字的转换，这样做不仅有利于笔记编辑保存，还有助于他们日常背诵记忆。想知道手写文字识别成文档软件有哪些吗？不懂的小伙伴快来和我一起往下看！ 软件推荐一：W
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2023-10-07 13:21:14
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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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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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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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