模式識別： 線性分類器
一、實驗目的和要求 目的： 了解線性分類器，對分類器的參數做一定的了解，理解參數設置對算法的影響。 要求： 1. 產生兩類樣本 2. 采用線性分類器生成出兩類樣本的分類面 3. 對比線性分類器的性能，對比參數設置的結果 二、實驗環境、內容和方法 環境 ...
原文：關於模式識別作業——利用分類器實現手寫數字識別
數據庫：MNISThttp: yann.lecun.com exdb mnist 編寫分類器程序，要求： 選用課上講述過的分類器 使用交叉驗證法生成訓練集及測試集，並以此為基礎評價模型的泛化誤差。 總結影響分類器算法結果的因素。 第一步：利用matlab對MNIST數據進行讀取。 插入：關於測試集和訓練集 訓練集 驗證集和測試集這三個名詞在機器學習領域極其常見 訓練集 作用：估計模型 學習樣本數據 ...
2020-05-07 15:15 0 969 推薦指數：
相關推薦
模式識別-模板匹配算法(mat格式手寫數字識別)
手寫數字識別數據集minist 手寫數字識別是一個典型的多分類問題，輸入一個樣本，輸出識別結果。樣本的類別數為10類，分別代表0~10這十個數字，其中，分類器的輸入是一張包含單個數字的圖片，輸出為一個十維的向量，有且只有一維為1，其余為0。表示輸入樣本將會被唯一分類到一個類別當中，即被唯一地識別 ...
KNN分類算法實現手寫數字識別
需求： 利用一個手寫數字“先驗數據”集，使用knn算法來實現對手寫數字的自動識別； 先驗數據（訓練數據）集： ♦數據維度比較大，樣本數比較多。 ♦ 數據集包括數字0-9的手寫體。 ♦每個數字大約有200個樣本。 ♦每個樣本保持在一個txt文件中。 ♦手寫體圖像本身的大小是32x32 ...
KNN分類算法實現手寫數字識別
需求： 利用一個手寫數字“先驗數據”集，使用knn算法來實現對手寫數字的自動識別； 先驗數據（訓練數據）集： ♦數據維度比較大，樣本數比較多。 ♦ 數據集包括數字0-9的手寫體。 ♦每個數字大約有200個樣本。 ♦每個樣本保持在一個txt文件中。 ♦手寫體圖像本身的大小是32x32 ...
分類-MNIST（手寫數字識別）
這是學習《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的筆記，如果此筆記對該書有侵權內容，請聯系我，將其刪除。 這里面的 ...
用python實現的的手寫數字識別器
概述 帶GUI界面的，基於python sklearn knn算法的手寫數字識別器，可用於識別手寫數字，訓練數據集為mnist。 詳細 代碼下載：http://www.demodashi.com/demo/13039.html ...
CNN實現手寫數字識別
手寫數字識別數據集簡介 MNIST數據集（修改的國家標准與技術研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一個大型的包含手寫數字圖片的數據集。該數據集由0-9手寫數字 ...
bayes實現手寫數字識別
一。貝葉斯基本理論 二。看一個簡單的例題，只有一個特征(長度)。 對於貝葉斯方法來說，首先要知道類別的先驗概率，和類概率。 對於上述例題來說，p（x=10|w1）和p ...