K 近邻算法识别手写数字（Numpy写法）

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是

1 准备数据:将图像转换为测试向量 这次数据集还是有两种,训练数据集和测试数据集,分别有2000个,900个. 我们将把一个32*32的二进制图像矩阵转换为1 x 1024的向量,这样前两节使用的分类器就可以处理数字图像信息了. 代码: def img2vector(filename): returnVect = zeros((1,1024)) file = open(filename) for i in range(32): line = file.readline() for j in ra

1 from numpy import * 2 import matplotlib 3 from os import listdir 4 import kNN 5 def img2vector(filename): 6 returnVect = zeros((1,1024)) 7 fr = open(filename) 8 for i in range(32): 9 lineStr = fr.readline() 10 for j in range(32): 11 returnVect[0,32

大家好~ 可爱的我又来了~ 今天我会分享一个简单的Knn算法实例,是小白的必备实例! 开始喽~ 首先我是用Jupyter新建的一个python文件 并且在相同文件夹中放了一个‘data’的图片文件夹里面从0-9个有5000张图片. 接下来是代码部分: 这是需要引用的部分数据包 建立X,y两个集合 digit =  cv2.imread('./data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)) #读取图片的位置 下面代码是转换数据类型 下面是输出结果 就这些啦!虽然还点粗糙但是我会努力哒~ 原

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

写了识别手写数字的KNN算法,如下图所示.参考链接http://blog.csdn.net/april_newnew/article/details/44176059. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import os def readtxt(filename): text=[] f = open(filename,'r',encoding='utf-8') for line in f.readlin

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

这两天在学习人工神经网络,用传统神经网络结构做了一个识别手写数字的小项目作为练手.点滴收获与思考,想跟大家分享一下,欢迎指教,共同进步. 平常说的BP神经网络指传统的人工神经网络,相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些. 人工神经网络具有复杂模式和进行联想.推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的问题的有力工具.目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机会.1986 年, Romelhart 和Mcclelland提出了误差反向传播算法(Error Back

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed