在约会网站上使用k近邻算法思路步骤：1. 收集数据：提供文本文件。2. 准备数据：使用Python解析文本文件。3. 分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图。4. 训练算法：此步骤不适用于k近邻算法。5. 测试算法：使用海伦提供的部分数据作为测试样本。 测试样本和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，则标记为一个错误。6. 使用算法：产生简单的命
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2024-06-25 11:16:01
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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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【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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最近在做人脸先关的研究，人脸识别其实有很多部分组成，每一个环节都关系到整体的效果。因为主要精力在识别这块，前面的人脸检测以及特征点的提取就没有花费太多精力，开始时使用的dlib提供的接口进行人脸对齐。效果是不错，但是缺点也非常明显，dlib的人脸检测实在太慢,320*240的图片，差不多需要0.15s的时间。 看了很多的解决方法https://github.com/cmusatyalab/ope
摘要：本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》，作者：eastmount。一.文本分类文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世
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2024-01-26 11:56:50
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一、TEXTstring类是Python的文本处理工具，但是标准库中还有很多其他的工具，可以使高级文本操作变得简单。 string.Template 作为参数化字符串的一种简单方法，它超越了字符串或 unicode 类的功能。 textwrap模块包括通过限制输出的宽度、增加缩进和插入换行符来对取自段落的文本进行格式化的工具。 标准库包括两个与比较文本值有关的模块，超出了字符串对象所支持的内置平等
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2024-04-17 17:05:18
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KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定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。下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予
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2024-07-09 20:29:27
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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，
华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用ML Kit 可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当
一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）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。 &nbs
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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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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概览 自动文本分类(Automatic Text Categorization),或者简称为文本分类,是指计算机将一篇文章归于预先给定的某一类或某几类的过程。 文本分类是指按照预先定义的主题类别,为文档集合中的每个文档确定一个类别.文本分类是文本挖掘的一个重要内容。 所谓文本分类,是指对所给出的文本,给出预定义的一个或多个类别标号,对文本进行准确、高效的分类.它是许多数据管理任务的重要组
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network，CVPR 2018，Oral论文
三个主要贡献：新颖的端到端方式的人脸检测CNN网络结构，提出了super-resolution network（SRN）和 refinement network （RN）生成真实并且高分辨率的图像；引入新的loss去同时判断真/
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2024-05-24 18:46:41
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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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文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备
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2024-05-21 17:10:37
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训练模型在项目中，我们可能没那么多时间去思考从算法方面去解决，更多的时候想的是能用就行，但是网上很多的例子很多是基于内置的数据，这是非常让人难受的，或者是基于一张图片进行数据增强，很痛苦。更一般的情况是，对训练集下的某一个文件夹的所有图片进行数据增强。 因此需要下面这两个函数： 首先介绍两个函数一个是图片读取ImageDataGenerator()。 这是详细介绍。 还有一个就是ImageData
