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,并提供了完整的Python代码实现。
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基于KNN实现的手写数字识别,准确率98.73%,训练数据2000条,测试数据900条。
采用tensorflow深度学习框架对手写数字识别的一整套代码
手写数字识别matlab,运用神经网络中的技术,很好地实现了手写数字的识别
利用VC++编写能够实现简单手写体数字识别。
CNN识别手写数字,很好的机器学习初心者学习资料,里面包含了MATLAB代码和详细的注释,可以直接运行
基于深度学习手写数字识别,采用python,带有数据集。
使用python和keras实现的手写数字识别,Jupyter Notebook格式,几乎每行代码都有注释,适合初学图像识别的小白。
手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言,这是一项艰巨的任务,因为手写数字不是十全十美的,可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方
MNIST 手写字识别的简单程序代码,方便不能登录外网的同学下载
基于MNIST库的手写识别程序,由matlab实现,具有视图效果。
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