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Python
KNN-mnist识别
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python版KNN识别mnist手写数据集
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KNN算法对MNIST数据集分类
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代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。 KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
knn算法识别mnist图片-python3
浏览：122
3星 · 编辑精心推荐
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
python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120
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python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120
mnist数据集knn实现.rar
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文件可直接运行，文件包含mnist数据集、已经matlab编程实现KNN算法、并用该算法对mnist数据集实现了识别！识别误差非常小！
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
KNN识别mnist
浏览：175
python版KNN识别mnist手写数据集，大牛原版
KNN实现mnist手写体的识别，java
浏览：2
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
mnist手写字体识别之KNN.zip
浏览：44
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手写识别
浏览：83
KNN手写识别
KNN手写字识别
浏览：98
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
基于kNN方法的MNIST手写数字识别（Tensorflow）
浏览：122
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
基于knn算法对minist手写数据集的分类
浏览：158
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
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
浏览：92
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
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手写识别代码
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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>
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）
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
knn.rar_KNN 识别_模式识别KNN
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模式识别中knn算法的powerpoint，适合初学者
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。
KNN手写数字识别MNIST库
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KNN编写的书写数字识别。MNIST手写数字库。用到tf函数下载MNIST库，需要安装TensorFlow。如果没有安装，需要手动导入数据。
matlab中knn代码-Mnist-and-Cifar-10-with-KNN--SVM--Fisher:这是我的EE369项目，在其中实现
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matlab中knn代码 Mnist and Cifar-10 with KNN, SVM, Fisher Project包括五种分类器，KNN, SVM linear, SVM kernel, Fisher’s Linear Discriminant, Kernel Fisher Discriminant。用来分类CIFAR-10和MNIST。 注意事项： init.m: 在检验CIFAR-10
多特征 MNIST库 手写数字识别 （matlab） 实现
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多特征 MNIST库 手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征和切割线划分进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本分别提取出两个特征，然后对10000个测试样本进行测试，计算和两个特征的距离进行判别，matlab 实现
matlab knn算法 iris
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matlab knn算法 iris数据集
KNN手写识别demo
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代码是在matlab2015上写的，低版本有可能出问题.
KNN.rar_数字识别knn
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分类算法数字识别，KNN算法， 调用代码 import lyqKnn from numpy import * lyqKnn.handwritingClassTest()
KNN识别LED数码管
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利用KNN识别LED数码管，识别率大概99左右，需要的可以看下。
KNN算法识别0~9
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分别用c++和python语言对0~9图像进行识别，识别准确率98.3%
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
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普通网友
2018-01-18
没有数据格式，不是标准的MNIST格式
GavinZhou_xd
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