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朴素贝叶斯实现mnist数字识别
朴素贝叶斯实现mnist数字识别
朴素贝叶斯
naïve
bayes
机器学习
数字识别
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初学机器学习，使用python实现的朴素贝叶斯算法实现数字识别，使用mnist数据集训练和测试
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bayes-mnist:朴素贝叶斯算法和随机森林算法解决手写数字识别
浏览：52
MNIST和USPS手写数字识别算法: 朴素贝叶斯和随机森林 bayes-mnist : 多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯解决MNIST数据集 bayes-usps : 多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯解决USPS数据集 random-forest-mnist : 随机森林解决MNIST数据集 random-forest-usps : 随机森林解决USPS数据集
基于朴素贝叶斯的手写数字识别
浏览：38
3星 · 编辑精心推荐
基于朴素贝叶斯的手写数字识别，code中包含data，中间利用了PCA降维方法，识别精度达到95.42%
朴素贝叶斯算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
浏览：4
5星 · 资源好评率100%
使用朴素贝叶斯算法实现MNIST数据集的训练预测，精度较高，主要是参考统考学习李航一书和github上相关作者思路进行实现。
贝叶斯分类器实现手写数字识别
浏览：68
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。
贝叶斯实现手写数字识别.zip
浏览：171
贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试（0~9数字，32*32），贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算，用于python实现具体逻辑。
mnist手写字的knn ,naive bayes,svm实现
浏览：174
机器学习大作业，用matlab对mnist手写字分类，包含knn bayes 和svm算法
基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别
浏览：107
5星 · 资源好评率100%
基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .
基于Mnist数据集的贝叶斯分类器
浏览：46
基于Mnist数据集的贝叶斯分类器,用python编写，读取原始数据集数据，进行分类，完整，简洁
基于决策树的手写体识别
浏览：166
手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应 用,应用范围非常广泛。本文提 出一 种基 于决策树算法的手写数字识别方法,该 方法通过提 取基 于密度的特征 ,通过训 练得到 一 个决策树分类模型 ,进而进行手写数字的识别。实验证明该方法能够快速有效的进行手写数字的识别。
高斯朴素贝叶斯实现0-9数字识别的app
浏览：32
高斯朴素贝叶斯实现0-9数字识别的app
C朴素贝叶斯算法实现
浏览：145
4星 · 用户满意度95%
用C实现的朴素贝叶斯的算法实现，对于数据挖掘的贝叶斯算法的理解有一定的帮助
朴素贝叶斯matlab实现
浏览：35
3星 · 编辑精心推荐
一个朴素贝叶斯的matlab实现算法
朴素贝叶斯c++实现
浏览：49
数据库文件包含多个数据集，可供算法测试。可以对离散与连续数据进行处理。 包括数据提取、数据映射、分类器生成、生成器测试测试
朴素贝叶斯python实现
浏览：183
朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别（实验报告）
浏览：196
5星 · 资源好评率100%
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。 利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。
基于贝叶斯分类的手写数字识别
浏览：102
5星 · 资源好评率100%
此程序用c++编写，模式识别课程设计，基于贝叶斯分类的手写数字识别软件
朴素贝叶斯分类器,用于识别手写的数字A～J
浏览：172
5星 · 资源好评率100%
朴素贝叶斯分类器．本例用于识别手写的数字A～J!!!!
Matlab基于贝叶斯，朴素贝叶斯，最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码
浏览：105
含有三份代码，都是用matlab实现，分别是基于贝叶斯，基于朴素贝叶斯，基于最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码。其中朴素贝叶斯用到了PCA，准确率达到95%
朴素贝叶斯分类matlab实现
浏览：72
5星 · 资源好评率100%
分类算法是统计学分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。
朴素贝叶斯的java实现
浏览：174
4星 · 用户满意度95%
对于朴素贝叶斯算法过程与步骤的简单描述，并用java语言实现
朴素贝叶斯matlab简单实现
浏览：159
5星 · 资源好评率100%
用matlab实现的朴素贝叶斯分类器，比较简单，有助于理解朴素贝叶斯。代码直接可用。
Java实现朴素贝叶斯分类器
浏览：107
5星 · 资源好评率100%
实验描述: 对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告 数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。 数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
C++实现朴素贝叶斯分类器
浏览：23
5星 · 资源好评率100%
C++实现朴素贝叶斯分类器, 代码干净, 整洁, 有示例, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用
神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告
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3星 · 编辑精心推荐
神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告，包含完整实验报告+代码实现
用 Python 实现一组手写数字识别.zip
浏览：69
用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割，将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库，采用卷积神经网络进行识别
matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码
浏览：34
4星 · 用户满意度95%
matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码
python实现kaggle中的数字识别
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python语言实现kaggle中的数字挖掘入门实例数字识别，附代码用到的数据与算法运行得到的结果，算法运行时间大概为4小时左右，主要是因为knn算法计算量较大。
基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作
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Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理
python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需
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