机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接:https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向,在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用,例如邮件分拣、银行票据识别。,其准确率还不够理想,仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别,支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径,同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能,形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程,运用KNN算法进行分类识别,同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化,最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集,并对其进行测试,实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率,对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。
2023-02-21 02:31:50 2.01MB 机器学习 KNN算法 手写数字识别
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乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好,拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘
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opencv+ KNN别数码管数字,这是工程中摘出来的,可以进行KNN训练,并保存到指定文件,识别时,加载训练文件就可以直接识别,训练把文件放入指定的分类文件就可以运行
2023-01-30 10:19:54 1KB OPENCV knn
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非度量空间库(NMSLIB) 重要笔记 NMSLIB是通用的,但速度很快,请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档(包括使用Python绑定和查询服务器,方法和空格的描述,构建库等)都可以上找到。 对于一般性问题,请使用:GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库(NMSLIB)是高效的跨平台相似性搜索库,也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是,它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包,用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法,我们的主要重点还是通用和近似搜索方法,尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库,这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在
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图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率(k = 1 3 5 7) 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集(可以是训练集数据的20%左右),利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴,交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值,代表了一个16*16的位图的像素值,0为无像素,1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示: kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别,根据其最相近的k个邻居的类别,通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分,并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类
2023-01-10 10:26:06 3.84MB 系统开源
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基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件,单击‘空格键’分别提取正常姿态,跌倒姿态数据为csv文件,作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件,进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件,演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码和项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。
尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的,尝试利用贝叶斯决策论的原理, 1. 设计贝叶斯分类器; 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分: 一、 问题描述 二、 数据预处理 (1)划分数据集 (2)数据可视化 三、 模型基本原理 (1)朴素贝叶斯算法原理 (2)KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 (1)算法过程 (2)结果输出 五、 KNN分类器设计 (1)算法过程 (2)结果输出 六、 利用工具包进行设计 (1)贝叶斯分类器 (2)KNN分类器
2023-01-03 12:26:15 734KB 机器学习 KNN 贝叶斯分类器 课程报告
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No description
2023-01-02 17:33:02 375KB 数据集
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使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示,以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析,最终将同类水果进行分类。
2022-12-28 11:27:15 227KB 机器学习 分类 算法
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说明: 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本,然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求: 测试集必须采用真实的数据,不能自己生成,特征向量的维度大于3 环境: VS2019+CUDA10 报告预览:https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录:https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png
2022-12-26 19:19:12 73.49MB 山东科技大学 并行程序设计