基于概率神经网络的手写体数字识别,简单实用的例程,适合Bp神经网络的学习者使用
2019-12-21 18:53:15 279KB 数字识别
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手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应 用,应用范围非常广泛。本文提 出一 种基 于决策树算法的手写数字识别方法,该 方法通过提 取基 于密度的特征 ,通过训 练得到 一 个决策树分类模型 ,进而进行手写数字的识别。实验证明该方法能够快速有效的进行手写数字的识别。
2019-12-21 18:53:01 292KB 机器学习 决策树
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资源中包含0到9的手写体数字图片,每种数字图片有1000张左右,都归一化为相同的大小,可以用作与手写体数字识别的训练集
2019-12-21 18:51:53 5.03MB 手写体数字
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用K近邻(KNN)做手写体识别(MNIST),准确率可以达到94%。关于具体原理可以看我的博客
2019-12-21 18:50:32 511KB KNN 手写体识别 最近邻
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本资源包含一个Mnist手写体的训练脚本,可在环境配置好的情况下直接训练学习模型,然后可以根据模型输入任意照片,预测结果,直接可用,适合入门者。
2019-12-21 18:50:27 10.26MB Mnist手写体 训练脚本 测试脚本
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