【机器学习】手写识别机器学习课程源码.zip

# HandwriteRecognizerCourse 手写识别机器学习课程源码 # 源码及视频教程 * 国际镜像 []() * 国内镜像 [topyunp/HandwriteRecognizerCourse](topyunp/HandwriteRecognizerCourse) * 视频教程：[https://yunp.top/p/v/8](https://yunp.top/p/v/8) # 课程目录 `sklearn是一个强大的机器学习库，本套课程的目的就是在一周之内教会您使用机器学习技术。` 1. 第一章 手写识别效果演示 `本课程讲解如何使用人工智能实现手写识别功能` 1. 第一节 手写识别实例演示 1. 第二章 Python运行环境与开发环境的安装与配置 `本章介绍Anaconda环境，讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装和使用Anaconda，并讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装与配置PyCharm集成开发环境。` 1. 第一节 在OS X中安装和使用Anaconda 1. 第二节 在Windows中安装和使用Anaconda 1. 第三节 在OS X中安装和使用PyCharm 1. 第四节 在Windows平台安装和使用PyCharm 1. 第三章 决策树分类器 `本章以决策树分类器为切入点对机器学习进行讲解` 1. 第一节 认识决策树 1. 第二节 照明灯识别程序实现 1. 第四章 图像处理 `本章讲解图像处理相关知识` 1. 第一节 计算机是如何存储图像的 1. 第二节 在计算机编程中使用颜色 1. 第三节 加载图片 1. 第四节 获取图片数据 1. 第五节 基本的图片像素处理 1. 第五章 web.py 开发Python Web应用 `本章讲解如何使用web.py开发Python网站` 1. 第一节 使用web.py开发服务器程序 1. 第二节 web.py接受GET方式的参数 1. 第三节 web.py接受POST方式的参数 1. 第四节 web.py处理js异步通信 1. 第六章 生成训练数据 `本章讲解如何编写程序用于生成手写识别程序的训练数据` 1. 第一节 手写识别程序的原理 1. 第二节 制作手写识别图片样本 1. 第三节 提取图片数据 1. 第七章 实现手写识别 `本章将最终实现手写识别人工智能项目` 1. 第一节 读取训练数据 1. 第二节 选择合适的分类器 1. 第三节 改进识别程序 1. 第四节 实现手写识别后端 1. 第五节 实现手写识别前端 免责声明： 1.本资源仅供学习和交流使用，不保证其准确性、完整性、及时性或适用性。 2.本资源仅包含一般信息，不构成专业建议。在使用本资源时，请务必自行研究并谨慎决策。 3.我已尽力确保本资源的正确性和合法性，但不对其准确性、完整性和及时性做出保证。 4.本资源不应用于商业用途。 5.在使用本资源的过程中，用户应自行承担所有风险和责任，并遵守相关法律法规。 6.对于因使用本资源而产生的任何损失或损害，我概不负责。 请确保在使用本资源时仔细阅读并遵守以上免责声明。如果您有任何疑问或需要进一步帮助，请联系我。 资源最后修改时间：2024-12-11 21:33:48 1116157287161 de848adc-2ffc-4d40-a818-a820682ed204