Recognizing hand-written digits

最新推荐文章于 2022-05-11 22:20:48 发布
最新推荐文章于 2022-05-11 22:20:48 发布
阅读量114 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python 文章标签： scikit
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dss875914213/article/details/88616389
博客介绍了插值相关内容，重点提及cmap（colormap），还阐述了F1值的两种平均计算方式，包括Macro - average（所有类F1值算术平均）和Micro - average（(TP + FP) / (TP + TN + FP + FN)）。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

interpolation     插值

cmap（colormap）

 

把所有类的F1值取一个算术平均就得到了Macro-average

微平均Micro-average=(TP + FP) / (TP + TN + FP + FN)

 

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》：基于scikit-learn 进行手写数字图片分类SVM
shiter编写程序的艺术
02-20 307
本文基于sklearn库中流行的手写数字数据集进行分类，并比较逻辑回归和SVM的结果。
scikit-learn：3.3. Model evaluation: quantifying the quality of predictions
mmc2015的专栏
07-29 3292
参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter 三种方法评估模型的预测质量： Estimator score method: Estimators都有 score method作为默认的评估标准，不属于本节内容，具体参考不同estimators的文档。Scorin
手写字符数据集已经普通字符、数字数据集.zip
06-12
压缩包中包括minist数据集，普通字符、字母数据集，每一类有几千张图片，拿来自己进行处理后。完全可以胜任最后的识别。
SKLearn 手写数字识别(Recognizing hand-written digits)
Myoonyee_优快云的博客
12-10 2165
分类 1)监督学习： i)分类； ii)回归 2)无监督学习： i)聚类； ii)密度估计； iii)数据可视化。 步骤 步骤简图 i)加载数据(datasets.load) ii)学习训练(svm.SVC,.fit(data,target)) iii)预测数值(predict) iv)保存模型(joblib.dump) 加载数据 通过如下指令获取数据，以手写数字数据集为例： 输入 $pytho...
SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）
戴某某
10-13 1434
题目链接：Recognizing hand-written digits 函数解释 zip函数：python zip函数 plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpola...
【机器学习8】SVM案例1——识别手写数字
yaoyaxuan的博客
05-11 979
SVM识别手写数字
Recognizing_Hand_Written_Digits_Using_Artificial_Neural_Networks
05-15
姓名：严·沙（Harsh M. Shah） ＃＃＃描述 ： 在这个项目中，我创建了一个人工神经网络来识别手写数字的图像。 神经网络是受大脑启发的机器学习工具。 我已经使用完全连接的层实现了一个简单的神经网络，并使用了...
sklearn中的模型评估-构建评估函数
weixin_34184561的博客
06-08 3600
1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。 Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。 2. scor...
【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-20 835
文档链接: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star） 使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提
机器学习：手写数字识别(Hand-written digits recognition)小项目
linwh8的博客
09-09 1万+
该项目的所有代码在我的github上，欢迎有兴趣的同学与我探讨研究~地址：Machine-Learning/machine-learning-ex3/1. Introduction 手写数字识别(Hand-written digits recognition)，顾名思义，就是将带有手写数字的图片输入到已经训练过的机器，且机器能够很快识别图片中的手写数字，并将之作为输出打印出来。 实现原理：现以我个人
机器学习-KNN算法应用-手写数字识别（ hand-written digits)
MichaelHH
03-25 1721
参考参考 Python 手写数字识别-knn算法应用
pip install 使用国内镜像
热门推荐
dss875914213的博客
01-15 9万+
让PIP源使用国内镜像，提升下载速度和安装成功率。 对于Python开发用户来讲，PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢，浪费时间。而且经常出现下载后安装出错问题。所以把PIP安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，还可以提高安装成功率。 国内源： 新版ubuntu要求使用https源，要注意。 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/...
coef_ 和 intercept_ 的具体意义
dss875914213的博客
09-06 1万+
Across the module, we designate the vector  as coef_ and  as intercept_
scipy中 filtfilt和lfilter 区别
dss875914213的博客
05-10 1万+
from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.linspace(-1, 1, 201) x = (np.sin(2*np.pi*0.75*t*(1-t) + 2.1) + 0.1*np.sin(2*np.pi*1.25*t + 1...
matplotlib显示彩色图片还是黑白图片
dss875914213的博客
12-12 1万+
  彩色图片 plt.imshow(image_show) 黑白图片 plt.imshow(image_show,cmap='gray')
python处理svg数据
dss875914213的博客
10-15 1万+
我感觉python不能直接处理svg格式，所以想把它转化为png数据。 昨天搞了一天，把svg转化为png格式，网上有专门的python插件，百度搜一下很多。 但是装好后，发现有一个包已知报错。 dlopen() failed to load a library: cairo / cairo-2 网上也有解决方案：如https://blog.youkuaiyun.com/hacklyc/article...
将数组转换为图片
dss875914213的博客
07-02 8887
方法一： from PIL import Image Image.fromarray(np.uint8(img)) 当img元素的范围是0~1之间时，要乘255，将其转换为0~255 Image.fromarray(np.uint8(255*img)) 方法二： import scipy.misc scipy.misc.toimage(image_array,cmin=0....
MNIST-rot
最新发布
03-10
### Rotated MNIST Dataset ... For instance, recognizing handwritten digits from different perspectives becomes crucial in applications like check processing systems or automated postal sorting machines.
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
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