入门机器学习（1）——手写体识别模型
MNIST 手写体训练集 2.2 开发环境搭建 2.3 Keras 训练模型 2.4 保存模型为 o ...
相关推荐
Python 3 利用机器学习模型 进行手写体数字检测
0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据，提取特征，借助 sklearn 机器学习模型建模，进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试。 用到的几种模型： 1. LR，Logistic Regression， （线性模型）中的逻辑斯特回归 ...
深度学习-mnist手写体识别
mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载，网址： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分：55000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。每一个MNIST数据 ...
Python3实现简单可学习的手写体识别
0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言 版本：Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得，机器学习、手写体识别这种程序都是很高 ...
K-邻近分类算法——分类MNIST手写体数据算法（机器学习实战）
k 近邻法（K-nearest neighbor, KNN）是一种基本分类于回归方法，其在1968年由Cover和Hart提出的。k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。其输入为示例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。 k 近邻法假设给定一个训练 ...
《机器学习实战》菜鸟学习笔记（三）kNN手写识别系统
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 ...
机器学习--kNN算法识别手写字母
本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取，分类识别。内容如下： kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一、kNN算法介绍 K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习 ...
自我学习与理解：keras框架下的深度学习（一）手写体数字识别
手写数字。难度不是很大，主要是对keras框架中语句的调用，以及参数的改写（keras已经把深度学习中 ...