/* float.c */ #include<stdio.h> #include<string.h> int main() { FILE *fp = fopen("Data.txt","w+"); ][] = {{-, 7.8, 1.3}, {, -, -23.794}, {-, -629.0}, }; ]; ; int i,j; ; j < ; j++) { offset = ; ; i < ; i++) { offset +=

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张 测试数据:10000张 输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz:   test s

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间.Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张. 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据库在一个文件中包含了所有图像,使用起来有所不便.如果我把每个图像分别保存,成了图像各自独立的数据库. 并在Google Code中托管. 如果你有需要,欢迎在此下载: http://yann.le

参考了秋风细雨的文章:http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8564746 花了点时间编写出了程序,先看看效果吧. 识别效果大概都能正确. 好了,开始正题: 因为本程序是提取HOG特征,使用SVM进行分类的,所以大概了解下HOG的一些知识,其中我觉得怎么计算图像HOG特征的维度会对程序了解有帮助 关于HOG,我们可以参考: http://gz-ricky.blogbus.com/logs/85326280.html http://bl

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之 入门体验 TensorFlow 之 手写

上篇文章简要介绍了k-近邻算法的算法原理以及一个简单的例子,今天再向大家介绍一个简单的应用,因为使用的原理大体差不多,就没有没有过多的解释. 为了具有说明性,把手写数字的图像转换为txt文件,如下图所示(三个图分别为5.6.8): 要使用k-近邻算法,需要有足够的样本数据和测试数据,我放到了两个文件夹里(trainingDigits和testDigits),可以在这里(http://pan.baidu.com/s/1i3osO7N)下载使用 这里,每个数字有32X32个0或1,可以认为是一个维度

手写数字识别是机器学习里面的一个经典问题,今天就这一段时间学习的机器学习,花一个下午茶的时间,试试机器学习. 首先数据库是在MNIST(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)下载下来的.下载下来的数据如下图所示.官方有给出数据怎么读取,我自己没有仔细看,因为我看到网上有人公布代码如何读取. 可以看到前四个是测试数据,后四个是训练数据. 这里我用matlab尝试读取这些数据. 首先看两个function. loadMNISTImages.m function imag

目录 手写数字识别应用程序 一.导入模块 二.图像转向量 三.训练并测试模型 四.模型转应用程序 4.1 展示图片 4.2 处理图片 4.3 预测图片 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 手写数字识别应用程序 一.导入模块 import os import pylab import numpy as np from PIL import Image imp

手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1.快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: ♦目录trainingDigits存放的是大约2000个训练数据 ♦目录testDigits存放大约900个测试数据. trainingDi

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

最后,我们要进行手写数字分类任务,但是现在我们是用kNN算法,可能会比较慢 首先,完整地看完2.3.1和2.3.2的内容,然后找到trainingDigits和testDigits文件夹,大致浏览下 那么思路应该是: 从文件夹中获取文件名,,并且文件名中包含了标记,再分别打开每个文件 对打开的每个文件,对其向量化 然后从上述文件获得的每个向量,数据集,标记集和选定的k,用分类器进行输出 import numpy as np def txt2vec(filename): # 32*32的规模,用1

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训