代码 https: github.com s MNISTTensorFlowSharp 数据的获得 数据可以由http: yann.lecun.com exdb mnist 下载。之后，储存在trainDir中，下次就不需要下载了。 View Code 数据格式处理 下载下来的文件共有四个，都是扩展名为gz的压缩包。 train images idx ubyte.gz 张训练图片和 张验证图片 t ...
2018-05-12 11:49 1 1931 推荐指数：
机器学习是时下非常流行的话题，而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念，然后实现一些基本操作例如数字相加 ...
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片： 1. MNIST数据集 MNIST，是不是听起来特高端大气，不知道这个是什么东西？ == 手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集 == MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website ...
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 ...
其他图像识别链接：https://www.cnblogs.com/sjzh/p/6104105.html 图像归一化和二值化处理链接：https://blog.csdn.net/m0_38052500/article/details/107305000 一、图像基础知识 1） 图像（如rpg ...
1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 ...
一、算法介绍 KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法，既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。KNN算法的核心思想是未标记的样本的类别，由距离他最近的K个邻居投票来决定。下面我们来看个例子加深理解一下： 如上图所描述 ...
一、简介 首先介绍MNIST 数据集。如图1-1 所示， MNIST 数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10 类，分别对应从0～9 ，共10 个阿拉伯数字。 原始的MNIST 数据库一共包含下面4 个文件， 见表1-1 。 在表 ...
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 ...
