机器学习KNN实例之数字识别的更多相关文章

  1. 机器学习(二)-kNN手写数字识别

    一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大 ...

  2. Python 3 利用机器学习模型 进行手写体数字识别

    0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD ...

  3. kaggle 实战 (1): PCA + KNN 手写数字识别

    文章目录 加载package read data PCA 降维探索 选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选 分析k & 维度 vs 精度 预测 生成提交文件 本 ...

  4. 10,knn手写数字识别

    # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClas ...

  5. KNN手写数字识别

    import numpy as np import matplotlib .pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifi ...

  6. 一看就懂的K近邻算法(KNN),K-D树,并实现手写数字识别!

    1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1 ...

  7. 后端程序员之路 13、使用KNN进行数字识别

    尝试一些用KNN来做数字识别,测试数据来自:MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burgesh ...

  8. 监督学习——K邻近算法及数字识别实践

    1. KNN 算法 K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似( ...

  9. SVM学习笔记(二)----手写数字识别

    引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考 ...

随机推荐

  1. python学习笔记(1)python下载及运行

    进入https://www.python.org/官网下载python,根据需要选择2.*或3.*版本 安装完将安装目录添加到环境变量path中 运行cmd,输入python出现版本号即配置成功 下载 ...

  2. JAVA对Excel文件进行操作

    JAVA EXCEL API:是一开放源码项目,通过它Java开发人员可以读取Excel文件的内容.创建新的Excel文件.更新已经存在的Excel文件.使用该API非Windows操作系统也可以通过 ...

  3. Angular03 将数据添加到组件中

    准备:已经搭建好angular-cli环境.知道如何创建组件 一.将一个数据添加到组件中 1 创建一个新的组件 user-item 2 将组件添加到静态模板中 3 为组件添加属性,并利用构造器赋值 4 ...

  4. [转]JSP中的编码设置

    转至:http://blog.csdn.net/XinVSYuan/article/details/3864853 1. pageEncoding:<%@ page pageEncoding=& ...

  5. python 全局搜索路径

    在~/.bachrc中添加 export PYTHONPATH=$PATHONPATH:[需要添加的路径]

  6. Eval() 中数据格式化或格式化数据

    <%# Eval("SchoolEnd") == DBNull.Value ? "" : Convert.ToDateTime(Eval("Sc ...

  7. linux手动安装配置 mysql5.7

    本文原出处地址  https://www.cnblogs.com/mujingyu/p/7689116.html 一.安装前的检查 1.1 检查 linux 系统版本 [root@localhost ...

  8. w2008 R2 401 - 未授权: 由于凭据无效,访问被拒绝。

    1.打开服务器的"IIS信息服务管理器"-->选择你发布的网站-->选择功能视图中的"身份验证"-->右键匿名身份验证,选择"编辑& ...

  9. (原创)E - Straight Shot Gym - 101652R

    解题思路:这道题的题意就是给你n,总距离X,速度v:以及n组数据:人行道的左端点和右端点,以及人行道的速度(竖直方向),如果从(0,0)到(X,0)的时间小于2X/v,则输出其时间,否则输出”Too ...

  10. thinkphp 连接数据库 & 实例化模型操作 (下接thinkphp CURD 操作)/慕课

    7.1 连接数据库 (06:15) 1 7.2实例化模型 1 1.实例化基础模型 2 2. 实例化用户自定义模型 2 问题 2 3. 实例化公共模型 4 4. 实例化空模型 7    7.1 连接数据 ...