目的:利用kNN識別數字0-9 材料:32*32的數字方陣(保存形式是文本文件) 這個程序很清晰,不做什么解釋了。再看一下分類器是怎么實現的: 總結 kNN是一種最簡單最有效的算法。但是kNN必須保留所有的數據集,如果訓練數據集的很大,必須使用大量 ...
轉載請注明作者:夢里風林 Google Machine Learning Recipes 官方中文博客 視頻地址 Github工程地址 https: github.com ahangchen GoogleML 歡迎Star,也歡迎到Issue區討論 mnist問題 計算機視覺領域的Hello world 給定 個圖片,處理成 的二維矩陣,矩陣中每個值表示一個像素點的灰度,作為feature 給定 ...
2016-08-18 11:11 0 2710 推薦指數:
目的:利用kNN識別數字0-9 材料:32*32的數字方陣(保存形式是文本文件) 這個程序很清晰,不做什么解釋了。再看一下分類器是怎么實現的: 總結 kNN是一種最簡單最有效的算法。但是kNN必須保留所有的數據集,如果訓練數據集的很大,必須使用大量 ...
1.數據准備 樣本數據獲取忽略,實際上就是將32*32的圖片上數字格式化成一個向量,如下: 本demo所有樣本數據都是基於這種格式的 訓練數據:將圖片數據轉成1*1024的數組,作為一 ...
一、問題與解決方案 通過多元分類算法進行手寫數字識別,手寫數字的圖片分辨率為8*8的灰度圖片、已經預先進行過處理,讀取了各像素點的灰度值,並進行了標記。 其中第0列是序號(不參與運算)、1-64列是像素值、65列是結果。 我們以64位像素值為特征進行多元分類,算法采用SDCA最大熵分類 ...
一、概述 上一篇文章我們利用ML.NET的多元分類算法實現了一個手寫數字識別的例子,這個例子存在一個問題,就是輸入的數據是預處理過的,很不直觀,這次我們要直接通過圖片來進行學習和判斷。思路很簡單,就是寫一個自定義的數據處理通道,輸入為文件名,輸出為float數字,里面保存的是像素信息 ...
TF.Learn,TensorFlow重要模塊,各種類型深度學習及流行機器學習算法。TensorFlow官方Scikit Flow項目遷移,谷歌員工Illia Polosukhin、唐源發起。Scikit-learn代碼風格,幫助數據科學從業者更好、更快適應接受TensorFlow代碼。囊括許多 ...
TensorFlow實現Softmax Regression(回歸)識別手寫數字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),簡單機器視覺數據集,28X28像素手寫數字,只有灰度值信息,空白部分為0,筆跡 ...
最近用python寫了一個實現手寫數字識別的BP神經網絡,BP的推導到處都是,但是一動手才知道,會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡的實現網上有一些代碼,可惜或多或少都有各種問題,在下手寫了一份,連帶着一些關於性能的分析也寫在下面,希望對大家有所幫助。 加一些簡單的說明 ...
MLP實現 調整參數比較性能結果 kNN比較 ...