没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
MLOCR:使用机器学习对MNIST数据集中的数字进行OCR
共18个文件
py:10个
tex:2个
png:2个
需积分: 10 0 下载量 36 浏览量
2021-05-20
11:03:21
上传
评论
收藏 230KB ZIP 举报
温馨提示
莫洛克 使用机器学习对数字进行光学字符识别。 此存储库中的程序使用MNIST手写数字数据库,并尝试使用机器学习算法对它们进行分类。 我们目前有以下机器学习技术的实现: 单感知器 朴素贝叶斯 依存关系 为了运行程序,您需要,您应该将其放置在名为mnist的目录中。 存储库中包含执行此操作的脚本,该脚本可以按以下方式运行: $ chmod +x loadMNISTData.sh $ ./loadMNISTData.sh 此外,您将需要NumPy。 如果您还没有此Python软件包,则可以通过pip获得它,有关安装说明,请参见。 安装pip之后,您可以使用以下命令获取NumPy: $ sudo pip install numpy 用法 以下命令应允许您尝试我们已实现的每种分类技术(我们建议最大程度地增加终端窗口的大小,以获得进度条的最佳体验): 单个Perceptron $
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
MLOCR-master.zip (18个子文件)
MLOCR-master
loadFeatures.py 4KB
dataClassifier.py 9KB
perceptronWeights.py 101KB
util.py 7KB
graphs
pvsnb.png 56KB
tuning.png 66KB
perceptron.py 7KB
neuralnet.py 2KB
naivebayes.py 9KB
loadMNISTData.sh 869B
progressBar.py 3KB
Proposal
proposal.tex 3KB
Report
report.tex 10KB
LICENSE 1KB
mnist.py 5KB
README.md 3KB
naiveBayesProbs.py 238KB
.gitignore 258B
共 18 条
- 1
资源评论
彷徨的牛
- 粉丝: 57
- 资源: 4720
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于Kotlin与Java跨平台实现的arc进度条设计源码
- 源代码-仿MOP对开式论坛程序.zip
- 基于Python实现的BGP路由协议本科毕业设计源码
- 基于C语言的GEMM矩阵乘法优化设计源码学习与应用
- 基于Java的电影票出售系统设计源码
- 基于Python和Web技术栈的公文传输系统设计源码
- 基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的激光选区熔化(LPBF)孔隙缺陷声学监测算法设计与实现源码
- 基于C/C/Python的多功能.hcxtools:.cab转.hc22000格式转换工具源码
- 源代码-仿Google网站AJAX拖曳实例ASP保存数据.zip
- 基于Java语言,支持Python和HTML的Flask框架设计源码
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功