5 机器学习实践之手写数字识别 - 最终实现版本（97%识别率）

最新推荐文章于 2024-07-13 18:59:13 发布
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通过采用多层神经网络技术，本项目成功实现了手写字符的高精度识别，最终识别率达到97%，圆满达成预定目标。

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


采用多层神经网络识别，识别率到达了97%，完成了预期目标。自己的手写识别项目也就先告一段落了。

具体请看http://blog.youkuaiyun.com/net_wolf_007/article/details/52121784 BP神经网络python简单实现2(比较高效版)

【机器学习】手写数字识别
www_xuhss_com的博客
07-05 1169
logistic回归，是一个分类算法，可以处理二元分类，多元分类。我们使用sklearn中的logistic对手写数字识别进行实践。MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所，训练集由250个不同人手写数字构成，50%高中学生，50%来自人口普查局。百度云盘： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZBU8XBsx7lp7gdN4ySSIWg 提取码：5mrfpycharm默认会在右边进行绘图，由于某些原因导致图片不能显示，只能是白图的解决办法。我们可以首先把图片显示调到独立画框显示。f
手写数字识别
weixin_46556352的博客
04-01 530
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib from collections import Counter def show_digit(idx): # 加载数据 data = pd.read_.
机器学习——手写数字识别
sz1125218970的博客
08-30 2489
这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题，本文不涉及，因为确实不难，搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter，当然通过pycharm也是可行的。
【机器学习】手写数字识别器
天启和风的博客
07-13 1296
数字识别器的目标是设计和实现一个能够高准确率地对手写数字进行分类的系统。该系统可以通过学习MNIST数据集中的样本图像，提取特征并训练模型，从而能够对新的手写数字图像进行自动识别。
机器学习：利用神经网络实现简单的数字识别
weixin_52255304的博客
11-09 1652
本学期的机器学习课程，作业参考了吴恩达大佬的手写数字识别实验。 以下是完成的代码： import numpy as np import scipy.io as sio from scipy.optimize import fmin_cg import matplotlib.pyplot as plt def display_data(data, img_width=20): """将图像数据 data 按照矩阵形式显示出来""" plt.figure() # 计算数据尺寸相关
基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）
最新发布
12-08
本项目“基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）”即为该领域的实际应用案例之一。 该项目核心内容是利用卷积神经网络（CNN）来实现对手写数字图像的识别。卷积神经网络是一种深度学习模型，它...
人工智能-项目实践-手写数字识别-用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit
04-20
在本项目实践中，我们将深入探讨如何使用Java实现一个简单的卷积神经网络（CNN）来识别手写数字。这个任务是基于著名的MNIST数据集，它包含了大量的手写数字图像，通常用于训练和测试机器学习模型，尤其是深度学习...
手写数字识别准确率99.97%的model文件
11-15
手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它利用机器学习或深度学习技术来自动解析和理解人类手写的数字。本项目中提供的"手写数字识别准确率99.97%的model文件"是一个训练完成的模型，专门用于识别手写数字。...
机器学习python实战之手写数字识别
09-21
### 机器学习Python实战之手写数字识别 在本篇内容中，我们将深入探讨如何使用Python结合机器学习技术实现手写数字识别。该主题不仅具备实际应用价值，而且对于理解机器学习基本原理及其实践操作非常有帮助。接下来...
基于机器学习的手写数字识别技术研究-本文将对基于机器学习的手写数字识别技术进行深入研究
09-28
准确率是衡量模型性能的常用指标，而在本研究中，基于机器学习的手写数字识别技术在测试集上达到了98.5%的准确率，说明其具备很高的可靠性和精度。 手写数字识别技术的应用前景广泛，它已被广泛应用于银行支票处理...
机器学习03--sklearn手写数字识别
11-08
Scikit learn 也简称sklearn，是机器器学习领域的python模块，sklearn包含了了很多机器器学习的方式
机器学习实例代码-手写数字识别.ipynb
08-10
练一个简单的全连接神经网络，即多层感知机（MLP），实战Python代码，下载即可使用，练一个简单的全连接神经网络，即多层感知机（MLP），实战Python代码，下载即可使用，
机器学习入门实例数字识别完整示例
03-20
卷积神经网络的数字识别训练代码 python3.5 准确率98% 保存模型 画板手写测试 字体颜色和背景相差大就行 字体不能太细 有编译代码可以看到数字样本图片
人工智能课程 手写数字识别程序
01-29
该作业资源包含程序源码和readme文档。 本程序是使用 VC++ 6.0 编程工具编写，编程语言为C++。 本程序实现了手写数字识别功能。在程序灰色区域中手写一个阿拉伯数字（0～9），程序可自动识别出您所书写的数字。 程序所在目录为 "手写数字识别程序\Release\DSPLIT.exe" 。 这个问题主要归结于识别功能的实现，本人使用的分类器基本的方法有两类： 一、模板匹配分类法； 二、贝叶斯分类法。 其中模板匹配分类法是采用特征值最小距离判别法。 而贝叶斯分类法有三种不同的分类实现，分别为： 1.基于二值数据的贝叶斯分类实现， 2.基于最小错误率的贝叶斯分类实现， 3.基于最小风险的贝叶斯分类实现。
手写数字识别源码 识别率98%以上 无需单独下载数据集
04-24
该代码 基于深度学习框架Keras 可以一键跑（无需单独下载数据文件） 识别率达到了98%以上
机器学习实践：手写数字识别-2
奔腾游子
01-05 3736
机器学习实践：手写数字识别 1、实验描述 本节实验我们将利用k近邻算法对手写数字进行识别，通过python命令行构建k近邻算法函数，输入实验提供的数据，进行数据分类，查看分类结果和错误率。通过本实验的学习，我们将掌握k近邻算法的基本原理和及其分类过程等内容 实验时长：45分钟 主要步骤： 数据准备 Anaconda环境部署 编写文本转换向量函数 编写k近邻分类器函数 编写调用测试函数 2、实验环境 虚拟机数量：1 系统版本：CentOS 7.5 Pytho
机器学习：scikit-learn实现手写数字识别
weixin_34232744的博客
05-19 1559
1.1 数据集简介 来源：archive.ics.uci.edu/ml/datasets… 类别：0-9 共10个数字 样本数：1797 特征数：64 特征含义：8x8像素，每个像素由0到16之间的整数表示 import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() # 输出数据集的样本数与特征...
【python】机器学习算法(KNN)入门——手写数字识别
python56123的博客
11-07 3994
嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐!最近邻 (k Nearest Neighbors, KNN)算法是一种分类算法1968年由Cover和Hart提出，应用场景有宁符识别、文本分类、 图像识别等领域。手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通过识别手写体图片来判断数字因为数字类别是0——9，所以是十分类问题那今天博主就来教大家探索手写数字的识别。
机器学习之算法案例手写数字识别
qq_46556714的博客
05-21 1867
算法案例手写数字识别 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个 训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度 手写数字图片。 选择算法，并保存模型 import pickle from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestC
C语言实现LeNet-5神经网络，手写字符识别率达98%
LeNet-5模型在这个数据集上的表现相当出色，初代训练的识别率可以达到97%，经过多代训练后，识别率能够进一步提升到98%，显示出其高效的学习和泛化能力。 此外，该项目还被搬运至了GitHub平台，并且是以Visual ...
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