一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s

本文转载自经管之家论坛, R语言中的Softmax Regression建模 (MNIST 手写体识别和文档多分类应用) R中的softmaxreg包,发自2016-09-09,链接:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html ------------------------------------------------------------------ 一.介绍 Softmax Regression模型本质还是

实现手写体 mnist 数据集的识别任务,共分为三个模块文件,分别是描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py). 描述网络参数优化方法的反向传播 过 程 文件 ( mnist_backward.py ). 验证 模 型 准确 率 的  测试 过 程 文件(mnist_test.py). 前向传播过程文件(mnist_forward.py) 在前向传播过程中,需要定义网络模型输入层个数.隐藏层节点数.输出层个数,定义网络参数 w.偏置 b,定义由输入到输出的神经网络架构.

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

0.引言 平时上网干啥的基本上都会接触验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集: 自己尝试写了一个生成手写体图片的python程序,在此分享下生成单张 30*30像素的手写体数字1-9图像 的一种实现方法: 我是利用random生成随机数1-9,然后PIL写到图像上,然后经过旋转.扭曲处理,得到"手写体",这里没有加干扰线和干扰点: 得到的手写体数字图像如图1所示: 实现比较简单,用了PIL库,不需要额外安装opencv啥的

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver

mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test).每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含手写数字的图片和一个对应的标签.我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”.训练数据集和测试数据集都包含xs和ys,比如训练数据集的图片是 mnist.train.images ,训练

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学

安装完MXNet之后,运行了官网的手写体识别的例子,这个相当于深度学习的Hello world了吧.. http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html 运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程,但是在导入mxnet的过程中又出现了错,于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下,可以运行,并且十分节省显存!!但是有以下的问题: 1.在GTX1080的显卡上训练,网络是不收敛的,但是在980或者更旧的显卡上就可以,在github上也

0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言 版本:Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得,机器学习.手写体识别这种程序都是很高大上很难的,直到偶然看到了这个视频,听了老师讲的思路后,瞬间觉得原来这个并不是那么的难,原来我还是有可能做到的. 于是我开始顺着思路打算用Python.PyQt.SQLServer做一个出来,看看能不能行.然而中间遇到了

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason

#!/usr/bin/python #coding:utf-8 import numpy as np import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import os ''''' KNN算法 1. 计算已知类别数据集中的每个点依次执行与当前点的距离. 2. 按照距离递增排序. 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 ''

上一篇文章成功在CPU模式下编译了Caffe,接下来需要运行一个例程来直观的了解Caffe的作用.(参考:<深度学习 21天实战Caffe>第6天 运行手写体数字识别例程) 编译步骤: CPU模式: .下载MNIST数据集 sudo ./data/mnist/get_mnist.sh .转换格式 sudo ./examples/mnist/create_mnist.sh .修改训练超参数文件 sudo vim examples/mnist/lenet_solver.prototxt 修改最后一

在开始介绍之前,先了解贝叶斯理论知识 https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html 简单来说就是:贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法. 那么既然是朴素贝叶斯分类算法,它的核心算法又是什么呢? 贝叶斯公式如下: P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) 可以概括为: 完整的代码如下: #!/usr/bin/python # -*-

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念.在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别.训练数据采用经典的MNIST数据集.本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备.定义网络.定义损失函数.训练.测试等完整流程. 一.LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母的经典网络,虽然年代久远,但从学习的角度仍不失为一个优秀的范例.要实现这个网络,首先来看看这个网络的

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~

kaggle地址 数据预览 首先载入数据集 import pandas as pd import numpy as np train = pd.read_csv('/Users/frank/Documents/workspace/kaggle/dataset/digit_recognizer/train.csv') test = pd.read_csv('/Users/frank/Documents/workspace/kaggle/dataset/digit_recognizer/test.c

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #表示输入任意数量的MNIST图像,每一张图展平成784维的向量#placeholder是占位符,在训练时指定x = tf.placeholder(tf.float32, [None,