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 ...
.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 模型的建立和测试。 用到的几种模型: . LR,Logistic Regression, 线性模型 中的逻辑斯特回归 . Linear SVC,Support Vector Classification, 支持向量机 中的线性支持向量分类 . MLPC,Multi Layer Perce ...
2018-01-09 09:38 0 3430 推荐指数:
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 ...
MLP实现 调整参数比较性能结果 kNN比较 ...
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 ...
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 ...
TensorFlow 手写体数字识别 以下资料来源于极客时间学习资料 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集,包含 60,000 个训练样例和 10,000 个测试样例, 由纽约大学 ...
0.引言 平时经常会接触到验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集; 自己尝试写了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,在此分享下生成 30*30像素 的手写体数字 1-9 图片 的一种实现 ...
阅读本文约“2.2分钟” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 ——可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域 ——TensorFlow是将复杂 ...
这个是树莓派上运行的, opencv3 opencv提供了一张手写数字图片给我们,如下图所示,可以作为识别手写数字的样本库。 0到9共十个数字,每个数字有五行,一行100个数字。首先要把这5000个数字截取出来。 图片大小为1000*2000,则每个数字块大小为20*20。 1.截取 ...