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

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

import numpy as np import matplotlib .pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据 img_arr = plt.imread('./data/8/8_88.bmp') plt.imshow(img_arr) <matplotlib.image.AxesImage at 0x1786b073780> img_arr.sha

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越

首先看看一些关键词:K-NN算法,训练集,测试集,特征(空间),标签 举实验楼中的样例,通俗的讲讲K-NN算法:电影有两个分类(标签)-动作片-爱情片.两个特征--打斗场面--亲吻画面. 将那些数字和分类用图像表示大概如下: 两个红圆圈分别代表两种电影,他们包含了表中的数据,求解中间蓝色方框(就一个点(X,Y))属于哪一类,k-nn算法的解决方式是计算方框到两圆的距离,离谁近就属于谁.再具体点就是通过特征值来计算,假设接吻镜头次数=x,打斗=y,那么根据计算方式 d = ((X - x)^2 +

1.Python实现KNN算法 输入:inX:与现有数据集(1xN)进行比较的向量   dataSet:已知向量的大小m数据集(NxM)   个标签:数据集标签(1xM矢量)   k:用于比较的邻居数(应为奇数)输出:最受欢迎的类标签(归类问题) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 16 23:01:54 2017 @author: SimonsZhao kNN: k Nearest Neighbors Input:

import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() mini_batch_size = 10 #NN算法:sigmoid函数:准确率97% net = Netw

from numpy import * import operator from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances =

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时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的

一.问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像素值.65列是结果. 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法. 二.源码 先贴出全部代码: namespace MulticlassClassification_Mnist { class Program { static readonly string TrainDa

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值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason

KNN实现手写数字识别 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 import tensorflow as tf # Impo

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 本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别,训练数据共有42000行,每行代表一幅数字图片,共有784列(一副数字图像是28*28像素,将一副图像展开为一行即784),更多关于Digit Recognizer项目的介绍https://www.kaggle.com/c/digit-recogniz

利用神经网络算法的C#手写数字识别(二)   本篇主要内容: 让项目编译通过,并能打开图片进行识别.   1. 从上一篇<利用神经网络算法的C#手写数字识别>中的源码地址下载源码与资源, 注意,两者都要下载,资源里有训练数据集. 2. 下载后源码项目用VS打开,第一遍是编译不过的,会提示参数不正确. 将资源中的DATA文件夹考入到编译目录下,如Bin\Debug下, 即可编译通过. 目录如下:   3. 上篇文中所述的打开一个图片并识别的功能在代码中是没有实现的. 本篇我们将在此项目中实现.

利用神经网络算法的C#手写数字识别 转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络 欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for

上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上,本文章进一步探讨对神经网络算法优化,进一步提高准确率,通过测试发现,准确率提高了很多. 首先,改变之一: 先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动, 初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in