# Python 反向传播算法实现手写数字分类
在深度学习中，反向传播算法是训练神经网络的重要方法。本文将通过手把手的方式教会你如何实现一个简单的反向传播算法，来完成手写数字分类的任务。我们将使用Python和NumPy库。接下来，我们将概述实现的步骤，并逐步引导你完成每一步。
## 实现流程
下面是实现手写数字分类的总体流程：
| 步骤编号 | 任务
一、环境 本系列文章主要基于windows7，Anaconda。 Anaconda是个很有用的工具，安装各种库文件都非常方便，除了网络卡顿导致安装失败，目前都没发现其他问题二、写在前面 &nb
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2024-01-13 21:08:19
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文章目录1. Install python3 & pycharm2. 设置&HelloWord3. 画一个形状4. 变量和数据类型5. 使用String6. 数字7. 来自用户的输入8. 建立一个基本的计算器9. 一个基础的游戏10. 列表12. 元组（topal）13. 函数14. return15. if16. if & 比较17. 进阶的计算器设计18. 字典19.
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2024-05-15 03:25:06
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Python | 学习笔记环境：Python 3.9.71. 简介针对有一定开发经验快速学习Python语法。2. 注释# 这个是注释内容
print("hello world") # 注意print不是线程安全的3. 基本类型注意：任何运算中只要有一方是浮点数，结果必然是浮点数。Python浮点数也有精度问题。3.1. 字符串当然也能使用\t\n...之类转义字符# 打印message字符串
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2024-07-16 14:41:07
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在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 手写 DQN（深度 Q 网络）算法。DQN 是一种基于深度学习的强化学习算法，主要用于处理高维状态空间的决策问题，如游戏和机器人控制。
## 背景描述
近年来，强化学习作为一种智能体学习决策的有力工具，受到了广泛关注。DQN 算法的出现为这一领域带来了重大进展。尤其是在游戏 AI 的领域，DQN 已经在多个游戏中达到了超人类的表现。以下的四象
# 手写 GMRES 算法指南
GMRES（广义最小残差法）是一种用于求解线性方程组的迭代方法。它特别适合处理非对称或稀疏矩阵。对于初学者来说，可以遵循以下步骤和代码实现这一算法。下面将通过一张表格展示实现的流程，并逐步说明每个步骤需要执行的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|-------
原创
2024-10-27 06:05:21
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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、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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KNN 最邻近分类算法：（近邻取样）邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。属于监督学习，有类别标记，且KNN是惰性学习。叫做Memory-based learning、也叫instance-based learning. 他...
原创
2021-07-09 10:24:31
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最近想搞点事情，用opencv实现手写数字、字母识别。核心算法就是KNN，好高大上，其实原理明白了也不难的。 什么是KNN（k-NearestNeighbor），它是一个理论上比较成熟的方法，是一种最简单的分类算法，是基于实例的最基本的学习方法，是最好的文本分类算法之一，是数据挖
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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Java做深度学习？今天笔者要介绍的就是如何利用java去实现手写数字识别。本文大部分内容都借鉴自其它博主，在此表示感谢，不过出于笔者喜欢记录自己做过的事情，并且写一点自己的个人体会。所以，希望大佬们不要见怪，再次感谢。本文旨在帮助初次接触deeplearn4j的java爱好者，欢迎评论区留言交流。温馨提示：为了避免不必要的麻烦，请先更新您的JDK和Eclipse至64位。1.DL4J与其他深度学
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2024-02-19 14:48:53
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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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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算法识别数字一、KNN原理1.1 KNN原理介绍1.2 KNN的关键参数二、KNN算法识别手写数字2.1 训练过程代码详解2.2 预测分类的实现过程三、KNN算法识别印刷数字2.1 训练过程 一、KNN原理1.1 KNN原理介绍 KNN算法，即K最近邻算法，顾名思义其原理是当要预测一个新的值x的时候，根据离他最近的K个点大多属于什么类别来判断x属于哪个类别。 K=3时，x最近的三个图形
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2024-05-07 16:37:42
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关于KNN算法knn算法也叫K临近算法简单举个例子，如上图所示，坐标轴内随机分布这红色和绿色两种属性的图形，现在新加入了一个点，怎么来判断这个点可能是红色还是绿色呢？我们取一个值K1=1，发现在离新加入这个点最近的K1个点是红色的，红色的点多于绿色的点，那么新加入的点很可能是红色的。同样，取一个值K2=5，发现在离新加入这个点最近的K2个点中有2个是红色的，3个是绿色的，红色的点少于绿色的点，那么
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2024-05-21 11:26:39
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FFT(Fast Fourier Transform) 是 DFT(Discrete Fourier Transform)的快读实现，它在机理上没有改变DFT的算法，只是在实现上采用的巧妙的
原创
2022-01-09 15:15:08
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KNN简介来自百度百科 以及 mlapp 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 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
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2023-12-06 16:07:33
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参考文献：MATLAB函数库查询辞典 徐东艳 孟晓刚编著[函数描述]X=gmres(A,b)视图求解线性方程组A*x=b的解x。nXn的稀疏矩阵A必须是方程且应是大型稀疏矩阵。列向量b的长度必须为n。参数A可以是一个函数afun以使得afun(x)返回A*x，对于这一语法格式，gmres并不重新启动，迭代的最大次数为min(n,10)。 如果gmres收敛，则显
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2023-10-30 13:21:35
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实现手写字的功能在多个应用场景下都显得尤为重要，例如数字教育、图像处理与人机交互。在这篇博文中，我们将详细剖析如何使用 Python 实现手写字的相关技术，深入探讨其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论等方面，确保读者能够全方位理解这一主题。
## 背景描述
手写字识别是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，它的实现不仅能帮助用户更好地与环境交互，还能提高便捷性和用户体验。以下是
