【深度之眼】四：分类 —— 手写识别系统【K近邻】

原创 已于 2023-02-17 17:24:20 修改 · 163 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#手写识别系统

于 2023-01-03 15:01:36 首次发布
提供了数据代码的百度网盘下载链接，提取码为0ryf。文章强调了内容的原创性和未经许可不得转阅的版权声明。
11、利用模式识别与机器学习实现可持续发展目标
rust6ferris的博客
08-23 28
本文探讨了模式识别与机器学习在实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的关键作用。通过分析社会、经济和环境三大支柱中的具体应用，如贫困跟踪、医疗诊断、农业优化、气候应对等，展示了该技术如何助力全球可持续发展。文章还介绍了模式识别的三种主要方法——统计、句法和神经模式识别，并列举其在多领域的广泛应用。同时，阐述了多模态融合、深度学习深化、与物联网结合及边缘计算等发展趋势，指出了数据质量、算法复杂度、隐私安全和可解释性等挑战及其解决方案。最后强调，模式识别作为人工智能的重要分支，将在未来持续推动智能、高效、可持续
动手学PaddlePaddle（4）：MNIST（手写数字识别）
10点43的博客
08-11 6301
本次练习将使用 PaddlePaddle 来实现三种不同的分类器，用于识别手写数字。三种分类器所实现的模型分别为 Softmax 回归、多层感知器、卷积神经网络。 您将学会 实现一个基于Softmax回归的分类器，用于识别手写数字 实现一个基于多层感知器的分类器，用于识别手写数字 实现一个基于卷积神经网络的分类器，用于识别手写数字 卷积神经网络的基本组成和搭...
机器学习实战（一） k-近邻算法（KNN）python3
weixin_42291486的博客
05-06 1220
机器学习实战（一） k-近邻算法概述原理KNN算法一般流程使用python导入函数创建KNN.py from numpy import * import operator def createDataSet():插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新...
PaddlePaddle | 深度学习 101- 识别数字
Self Improvement Lab
04-18 1508
本人仅以 PaddlePaddle 深度学习 101 官网教程为指导，添加个人理解和笔记，仅作为学习练习使用，若有错误，还望批评指教。–ZJ 原文地址：PaddlePaddle 官网|PaddlePaddle 深度学习 101 环境： - Python 2.7 - Ubuntu 16.04 识别数字 本教程源代码目录在book/recognize_digits， 初次使用请...
深度学习导论：从理论起源到前沿应用与挑战
记录风老师成长的个人博客
08-31 807
(随着算力的提升，机器现在可以完成实时的物体识别、语音翻译。人工智能终于变得聪明了。狭义上，深度学习特指层级较深的人工神经网络（Artificial Neural Network）。广义上，它泛指所有层次化的机器学习模型，如深度信念网络（Deep Belief Network）、稀疏HMAX模型等。在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的关系中，三者是层层递进的包含关系。深度学习是机器学习的一个分支，而机器学习又是实现人工智能的一种核心方法。人工智能、机器学习与深度学习的关系示意图。
【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法
wuai66的博客
04-29 1114
想象你有一堆水果，有苹果🍎、橘子🍊、香蕉🍌，你的任务是让机器学会自动判断一个新水果属于哪一类——这就是。你读一句话：“我爱吃___”，前面的词提示这里该填“苹果”而不是“汽车”——RNN会记住上下文！你调查他最近的3个邻居（K=3），发现2个爱开派对，1个安静，于是你猜他是“派对型”🎉。：模仿人眼，用“卷积核”扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理），最后分类。：找到一条最宽的“马路”（决策边界），让不同类别的数据离这条线尽可能远。：处理序列数据（如文本、语音），通过“记忆”前面的信息影响后面的输出。
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 1905
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
PaddlePaddle 实现手写数字识别
To be a better man
11-13 3077
PaddlePaddle 实现手写数字识别 在这次实验中我们将使用 PaddlePaddle 来实现三种不同的分类器，用于识别手写数字。三种分类器所基于的模型分别为 Softmax 回归、多层感知器、卷积神经网络。现在让我们进入实验来看看基于不同模型的分类器的差异吧! 您将学会 实现一个基于Softmax回归的分类器，用于识别手写数字 实现一个基于多层感知器的分类器，用于识别手写数字 ...
机器学习算法 06 —— 聚类算法(k-means、算法优化、特征降维、主成分分析PCA)
热门推荐
zcy的博客
08-22 2万+
文章目录系列文章聚类算法1 聚类算法简介2 聚类算法API初步使用3 聚类算法实现流程4 聚类模型评估4.1 误差平方和(SSE)4.2 肘方法4.3 轮廓系数法4.4 CH系数4.5 小结5 算法优化5.1 Canopy算法5.2 K-means++5.3 二分K-means5.4 K-medoids(K-中心聚类算法)5.5 Kernel K-means、ISODATA、(了解)6 特征工程-特征降维6.1 什么是特征降维6.2 特征选择低方差特征过滤皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数6.3 主成分分析(P
【连载】深度学习从0到1基于Tensorflow2读书笔记——one-深度学习背景介绍
weixin_52777510的博客
08-26 1544
深度学习从0到1基于Tensorflow2 谷歌的深度学习框架Tensorflow，Caffe同样也是热门的深度学习框架 AI：用编程语言去实现一些人工智能的算法，完成一些落地应用； 同时也需要对算法理论有理解。 第1章-深度学习背景介绍 1.1人工智能 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-c9BBRz2y-1629971370450)(C:\Users\gzz\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\imag.
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割(附实战应用案例及代码)
qq_36130719的博客
12-31 2439
语义分割，也称为像素级分类问题，其输出和输入分辨率相同（如题图中，左边为2048x1024分辨率的Cityscapes街景图像，输入模型，得到右边同样分辨率的语义图）。由此，语义分割具有两大需求，即高分辨率和高层语义，而这两个需求和卷积网络设计是矛盾的。
AI时代大点兵——国内外知名AI公司2018年最新盘点【完整版】
SIGAI_优快云的博客
08-30 2716
导言 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业...
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
最新发布
12-05
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-05
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
12-05
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
12-05
Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
2026年系统架构设计师(第一批次)综合知识考试题库及参考答案.pdf
12-05
2026年系统架构设计师(第一批次)综合知识考试题库及参考答案.pdf
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，结合Python代码实现，提出了一套适用于制造场景的机器学习建模与计算框架。该框架强调模型在工业数据噪声、缺失与动态变化下的鲁棒性，集成了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习与结果验证等关键步骤，并通过实际代码示例展示了流程的可操作性与实用性。研究聚焦于提升制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平，推动智能制造的落地应用。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉机器学习基本算法，从事智能制造、工业数据分析或相关领域研究的研发人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于制造业中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的不确定性与数据扰动；③为科研与工程实践提供可复用的机器学习集成计算模板。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作，重点关注数据鲁棒性处理与模型集成策略的设计思路，并可根据具体制造场景调整参数与模块以适配实际需求。
【航空航天工程】本科无人机专业就业方向全景解析：研发制造与行业应用全产业链岗位分布及人才需求分析
12-05
内容概要：本文全面解析了本科层次无人机专业（正式名称为“无人驾驶航空器系统工程”）的就业方向，涵盖研发制造、行业应用、服务管理、体制内与科研院所及新兴交叉领域五大板块，详细介绍了各领域的核心岗位、代表企业、薪资水平和发展前景，并通过对比表分析了不同方向的薪资、稳定性、入行门槛与发展空间。文章指出该专业就业率高达95%以上，人才缺口超450万，属于低空经济背景下的热门专业。; 适合人群：本科阶段学习无人机相关专业的学生，以及对无人机行业感兴趣、计划从事技术研发或行业应用的高校学子；具备一定工科基础、希望明确职业发展方向的学习者。; 使用场景及目标：①帮助学生全面了解无人机专业毕业后可选择的职业路径；②指导个人根据兴趣与能力规划学业与技能发展方向，提升就业竞争力；③为企业招聘、院校课程设置提供参考依据； 阅读建议：结合自身优势选择“无人机+行业知识”复合发展路径，尽早考取CAAC无人机驾驶员执照，优先争取头部企业实习机会，关注AI、5G、载人无人机等前沿趋势以把握未来机遇。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

InitialHeart2021

你的鼓励是我最大的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值