电脑通过串口传给单片机,单片机用KNN算法给出手写数字的预测结果,并且在液晶上显示
2019-12-21 21:07:31 6.3MB stm32 KNN
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minist手写数字数据集(原始图片);42000张图片,0-9 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
2019-12-21 21:07:29 28.81MB minist 数据集 手写数字
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使用Fisher分类器实现手写数字识别,MATLAB代码,GUI界面手写数字输入。
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程序测试环境 VS2013+Opencv2.4.12 遍历文件夹下所有手写数字图片 处理后压如堆栈 最后用SVM进行分类识别
2019-12-21 21:06:17 6KB Opencv SVM
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手写数字识别所需要的MNIST数据集,已经转换为CSV格式,可以直接使用
2019-12-21 21:00:17 14.76MB TensorFlow MNIST数据集 手写数字识别
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手写数字识别,使用神经网络实现,包含实现的源代码和数据集。
2019-12-21 20:54:03 18.89MB 手写数字识别 神经网络 机器学习
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MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略
2019-12-21 20:53:42 13.07MB MNIST csv
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用python编写的,基于tensorflow深度学习的框架的手写数字识别的完整代码,有注释,可运行,无bug
2019-12-21 20:53:03 36.61MB tensorflow mnist数据集 python 深度学习
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机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别 基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码,只是改了一点bug和增加了一点功能 输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线,然后转化为01矩阵,用knn算法找训练数据中最相近的k个,现在应该是可以对所有字符进行训练和识别,只是训练数据中还只有数字而已,想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次,现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了,并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中,增加以后识别的正确率,识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2019-12-21 20:51:50 15KB 机器学习 KNN
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文件解压后,在Matlab基础上,根据本人博文进行操作。注意修改默认路径。
2019-12-21 20:51:27 14.05MB DBN matlab 深度学习
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