01_knn_mnist.zip

随手写的Java接口笔记，很简陋，没什么参考价值，只是本人作收藏用

深度学习常用数据集,共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络,1万张用于测试神经网络。 每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。 黑底白字。黑底用0表示,白字用0~1之间的浮点数表示,

本文件为官方所通用的的手写数字体minst数据集，其中文件为ubyte格式，分为图像和标签文件，下载后不再需要任何处理，可以直接在程序中调用，简单方便。

[Python]文件夹中含有Logistic回归在3中优化器之下对MNIST库的识别代码和结果,代码中有注释,文件用JupyterNotebook打开

包含mnist数据集及相应的keras代码,可直接运行。使用前请阅读ReadMe.txt。MNIST数据集是深度学习领域Hello World级别的数据集。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究

通过贝叶斯神经网络分类mnist数据集,同时测试非训练数据类别的精确度以及置信度,最后计算后验概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式(1)分类(2)回归(不好,可以不看)(3)L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基(knn中使用)3.K值

参考机器学习第二章KNN(K比邻算法)，对于实例代码提供相对应的数据集#1：约会网站#2：将图像转换为测试向量，创建1x1024的Numpy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，#并

knn手写数字识别（代码和数据）

KNN算法--手写数字识别代码实现