目的:利用kNN识别数字0-9 材料:32*32的数字方阵(保存形式是文本文件) 这个程序很清晰,不做什么解释了。再看一下分类器是怎么实现的: 总结 kNN是一种最简单最有效的算法。但是kNN必须保留所有的数据集,如果训练数据集的很大,必须使用大量 ...
转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 官方中文博客 视频地址 Github工程地址 https: github.com ahangchen GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定 个图片,处理成 的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定 ...
2016-08-18 11:11 0 2710 推荐指数:
目的:利用kNN识别数字0-9 材料:32*32的数字方阵(保存形式是文本文件) 这个程序很清晰,不做什么解释了。再看一下分类器是怎么实现的: 总结 kNN是一种最简单最有效的算法。但是kNN必须保留所有的数据集,如果训练数据集的很大,必须使用大量 ...
1.数据准备 样本数据获取忽略,实际上就是将32*32的图片上数字格式化成一个向量,如下: 本demo所有样本数据都是基于这种格式的 训练数据:将图片数据转成1*1024的数组,作为一 ...
一、问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片、已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记。 其中第0列是序号(不参与运算)、1-64列是像素值、65列是结果。 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类 ...
一、概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断。思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息 ...
TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法。TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin、唐源发起。Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好、更快适应接受TensorFlow代码。囊括许多 ...
TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹 ...
最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助。 加一些简单的说明 ...
MLP实现 调整参数比较性能结果 kNN比较 ...