机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果

机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果，包括KNN.py,datingTestSet.txt，datingTestSet2.txt，testknn.py

KNN:KNN算法改进约会网站的配对效果和实现手写数字识别

KNN:KNN算法改进约会网站的配对效果和实现手写数字识别

机器学习笔记kNN实战一 改进约会网站配对效果-附件资源

机器学习笔记kNN实战一 改进约会网站配对效果-附件资源

基于机器学习模型的手写数字识别.pdf

基于机器学习模型的手写数字识别.pdf

python大数据分析与机器学习商业案例实战_手写数字识别模型_编程实例课程教程.pdf

python大数据分析与机器学习商业案例实战_手写数字识别模型_编程实例课程教程.pdf

机器学习手写数字识别0-9所有训练数据集和测试数据集打包下载

包含两个文件trainingDigits和testDigits,分别是所有手写数字0到9的数据集合，数据主要用于机器学习实现手写数字识别系统。

机器学习KNN算法之手写数字数字识别

手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32×32...

项目实战-KNN算法改进约会网站的配对效果源码及数据集.zip

1、内容概要：本资源主要基于KNN算法改进约会网站的配对效果，适用于初学者学习机器学习KNN算法使用。 2、主要内容：训练集datingTestSet.txt；测试集datingTestSet2.txt；源代码KNN.py

机器学习实战 KNN 改进约会网站配对效果 19 11:19:24 CST 2018-数据集

KNN

机器学习实战一：knn算法 约会网站

1、sklearn库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_table('D:\datingTestSet2.txt',header = None) data=df.iloc[:,0:3] target=df.iloc[:,3] x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_spl

《机器学习实战》- 约会网站数据的KNN分析-手写数字KNN分析-PLA算法决策树 朴素-贝叶斯-逻辑回归+源代码+文档说明

1、资源内容：《机器学习实战》- 约会网站数据的KNN分析-手写数字KNN分析-PLA算法决策树 朴素-贝叶斯-逻辑回归+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

Python基于5种机器学习模型实现MNIST手写数字识别源码(机器学习课程作业).zip

Python基于5种机器学习模型实现MNIST手写数字识别源码(机器学习课程作业).zip Python基于5种机器学习模型实现MNIST手写数字识别源码(机器学习课程作业).zip Python基于5种机器学习模型实现MNIST手写数字识别源码...

基于机器学习的手写数字识别.zip_python 数字识别_python 机器学习_python数字识别_机器学习_机器学习识别

基于Python机器学习的手写数字识别 基于Python机器学习的手写数字识别

手写数字识别(神经网络).zip

手写数字识别，使用神经网络实现，包含实现的源代码和数据集。

手写数字识别：实验报告

AIstudio手写数字识别项目的实验报告，报告中有代码链接。文档包括： 1.数据预处理 2.数据加载 3.网络结构尝试：简单的多层感知器、卷积神经网络LeNet-5、循环神经网络RNN、Vgg16 4.损失函数：平方损失函数、交叉...

使用各种机器学习算法和模型的手写数字识别-研究论文

手写数字识别是一种通过不同的机器学习模型自动识别和检测手写数字数据的技术或技术。 在本文中，我们使用各种机器学习算法来提高技术的生产力并降低使用各种模型的复杂性。 机器学习是人工智能的一种应用，它从以前...

Python程序设计：手写数字识别（案例）.pptx

本任务是利用机器学习算法实现手写体数字识别，具体包括数据获取、模型创建、模型训练、超参数寻优、利用模型进行预测等流程。从本任务出发，我们将系统的学习机器学习相关知识，包括机器学习的概念、分类、经典的...

【机器学习】基于KNN模型实现手写数字识别.ipynb

基于KNN模型实现手写数字识别

《机器学习》课程教学案例——手写数字识别系统开发.pdf

《机器学习》课程教学案例——手写数字识别系统开发.pdf

KNN算法实现手写数字识别的三种方法（源码）

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。

机器学习识别手写数字0和1

使用机器学习的方法来识别手写数字，了解模型训练和用模型来进行预测的具体过程，在VS上配置好opencv便可直接运行。

中国科学院大学深度学习课程实验作业——手写数字识别（代码+实验报告）

手写数字识别是机器学习的经典任务之一，本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务，并采用pytorch框架搭建，其准确率在测试集高达99%，取得了不错的效果。

手写数字识别matlab实现(原代码)

手写数字识别matlab实现，源代码附上。用到机器学习的方法

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

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

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、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。