基于感知机的数字识别(含源码)

使用感知器的分类方案和SVM的过滤技术从模式识别学习深度学习算法

本文旨在介绍如何使用Python和numpy编写感知机进行手写数字的二分类识别。通过对手写数字数据集的学习和训练，我们可以实现对输入的数字图片的自动分类。详细介绍了感知机的原理、算法和实现步骤，并提供

关于bp网络的程序,包括源码和该程序作者的文章,对理解bp神经网络有一定帮助,发上来共享一下,希望有用!

基于感知机模型藏文命名实体识别

迭代50次，动量调节值0.5，隐层数量50，学习率0.3以及训练数据集选取40000，每类2000

通过opencv对图片上的数字进行识别。识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。

基于matlab的数字识别，图像处理，提取数字图形进行识别输出

本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地

感知机原始形式代码实现，其中本人已详细注释，具体参考李航老师的《统计学习方法》例题，相关输入也写在in.txt中

我原来发过一个“python写的基于感知机的中文分词系统”的资源，那个是很完整的代码，包括训练数据等。但是代码没有任何注释，所以我又提交这个说明文档。但这个文档是用pageplayer做的（pagep