摘要：
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 阅读全文
posted @ 2018-01-12 19:44
一个处女座的程序猿
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import mnist_loader # Third-party libraries from sklearn import svm def svm_baseline(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() # train clf = svm.SVC() ... 阅读全文
posted @ 2018-01-12 19:20
一个处女座的程序猿
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posted @ 2018-01-12 19:19
一个处女座的程序猿
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from collections import defaultdict import mnist_loader def main(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() avgs = avg_darknesses(training_data) # testin... 阅读全文
posted @ 2018-01-12 19:18
一个处女座的程序猿
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import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() print("training_data") print(type(training_data)) print(list(training_data)) ... 阅读全文
posted @ 2018-01-12 19:13
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posted @ 2018-01-12 19:07
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