机器学习实战第3天：手写数字识别
一、任务描述 手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，通常涉及将手写数字的图像与其对应的数字进行关联。这种问题通常被认为是计算机视觉领域的一个入门任务，也是许多深度学习框架和算法的基础测试案例之一。 ...
12 机器学习 - KNN实现手写数字识别
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：目录trainingDigits存放的....
机器学习SVM算法数字识别器
1 SVM算法api1.1 SVM算法api综述SVM方法既可以用于分类（二/多分类），也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。使用SVM作为模型时，通常采用如下流程：对样本数据进行归一化应用核函数对样本进行映射**（最常采用和核函数是RBF和Linear，在样本线性可分时，Linear效....
阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2：利用KNN模型进行手写体数字识别
1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息：图片大小：像素为28 * 28图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.....
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