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KNN识别mnist
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python版KNN识别mnist手写数据集，大牛原版
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KNN手写数字识别,knn手写数字识别mnist,Python
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可支持手写数字识别，r和python两种语言编写，生成画板鼠标手写输入，也支持上传图片
KNN-mnist识别
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python版KNN识别mnist手写数据集
KNN作手写体识别（MNIST）
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用K近邻（KNN）做手写体识别（MNIST），准确率可以达到94%。关于具体原理可以看我的博客
使用knn对MNIST分类
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有不少同学看到我的《Python代码实现简单的MNIST手写数字识别（适合初学者看）》博客，跟我要源代码和数据，还得邮箱一个一个回复，我直接放在资源里吧。另外还有根据knn原理写的代码，没有使用sklearn库，也上传在我的资源里了。
tensorflow实现KNN识别MNIST
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主要为大家详细介绍了tensorflow实现KNN识别MNIST，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
KNN算法对MNIST数据集分类
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【深度域适配】二、利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集迁移训练
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前言 在前一篇文章【深度域适配】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层（GRL）的基本原理，接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。 该项目的github地址为：DANN-MNIST 一、MNIST和
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mnist手写字体识别之KNN.zip
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mnist手写字体识别之KNN,用的python代码，本科课程作业，内含MNIST手写字体数据集，含代码等等
KNN实现mnist手写体的识别，java
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代码可直接用，KNN算法代码清晰易懂，含有mnist手写体文件，java实现
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用python开发的KNN（k近邻）手写字识别。开发平台为VS2015+win7 具体可以参考http://blog.csdn.net/faaronzheng/article/details/50908961
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KNN手写识别代码及样本集，样本集来自<机器学习实战>
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需要下载MNIST数据集，将路径修改为本地MNIST数据集的地址。需要OpenCV与Tensorflow环境
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knn算法识别mnist图片-python3
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knn算法识别mnist图片，python3版本，详细解析文章：https://blog.csdn.net/eleclike/article/details/79994846
基于knn算法对minist手写数据集的分类
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基于knn算法对minist手写数据集的分类，代码使用matlab程序，包含了.mat的数据集，对于k=1~120的测试结果，程序可直接运行
mnist数据集knn实现.rar
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sklearn中KNN的使用
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KNN算法主要用于分类问题。 它的核心思想是： 给定一个预测目标 计算预测目标和所有样本之间的距离或者相似度 选择距离最近的前K个样本 通过投票来决定分类 sklearn包中自带的iris样本数据集，这里用这个数据集来练习knn算法。 1、iris数据集的介绍 参考：这一块内容昨天看了一篇博文，忘记地址了。 数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据。 每条记录都有 4 个特征：
KNN算法实现手写数字识别的三种方法（源码）
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KNN算法使用MNIST数据集、0-1二值图集、自写的数字图片集，做手写数字识别的代码，文件夹分类明确。
基于KNN实现的手写体数字识别
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基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。
KNN分类器完整的matlab代码
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可以通过使用KNN分类器进行图片分类，KNN分类器完整的matlab代码。
mnist_m.tar.gz
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MNIST-m数据集用于迁移学习
KNN实现手写数字识别
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基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行）
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代码是在matlab2015上写的，低版本有可能出问题.
机器学习之KNN识别验证码
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https://mp.csdn.net/mdeditor/85250661 使用Knn完成验证码识别，环境是python3+jupyter notebook。做完这个就会对knn有深入的理解
KNN识别字母和数字
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基于OpenCV3.2，采用KNN的训练和预测实现26个大写字母和0~9数字正反识别功能，已封装成类。
KNN.rar_KNN 识别_模式识别
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基于VC++编写的模式识别分类中的KNN算法程序
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