使用机器学习书法读者

随着技术社区,一些最重要的发展已经被那些帮助我们节省时间,因为我们都知道,时间就是金钱在二十一世纪。笔迹分析在业内一直试图让涟漪现在一段时间,他们将使它更容易为人们将文档上传到网络。这样的字符识别适用于人工智能的原理,计算机视觉、机器学习和模式识别。世界杯2022赛程表比分电脑可以分析笔迹和承认或检测字符将能够把文件转换成机器可读的形式。来看看一个简单的笔迹读者使用机器学习项目。

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项目描述

笔迹读者找到使用光学字符识别,自动转录,手写文档的转换成数字的,也帮助创建智能字符识别接口。这种技术可能会被视为一个分段在图像识别和遵循相同的几个技术功能。一个图像识别算法有一个基本流程。它包括一个图像作为输入,分析图像,将它分为主要数据元素之一,系统可以识别,然后显示结果。在这个项目中,我们将试图重建相同的数字。这个笔迹分析器将帮助识别、分类和代表数值的数字,使用机器学习的原则。

使用概念

1. 机器学习原理
2. 字符识别
3. 世界杯2022赛程表比分计算机视觉原理
4. 分割
5. 数据聚类
6. 模式识别算法
7. 支持向量机
8. 最近邻技术

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项目实施

• 解决这个问题所涉及的主要任务,构建这个应用程序如下:
• 加载一个MNIST数据集
• 预处理数据集和纠正错误
• 训练分类器
• 确保数字分类器可以分类
• 应用分类器模型在测试集上
• 提高准确性
• 完成一个模型训练
• 我们将使用的数据集来构建这个模型可以从kaggle下载,进而采取了从修改后的国家标准与技术研究所的数据集。
• 度规我们用来测试我们的模型或确定其质量的准确性,这个指标会告诉我们有多少我们的数据我们能够正确地识别和归类。
• 首先要做的是探索数据集和找到共同点。例如,在MNIST数据集,有42000个样本共有784特性。每个样本都28个像素宽,784像素。同时,数据集是平衡的,这意味着有相同事件的每个数字。
• 接下来,我们需要找到每个像素的平均强度,因为这将使我们能够部分数据集,形成集群。
• 一旦我们决定使用强度来区分人物,形成了一个粗略的数字有更高的强度。接下来,计算标准差的强度和使用它作为一个因素对信件进行分类。
• 支持向量机是一个伟大的手写字符识别算法是非常有效的在高维空间中。
• 然而,他们不能够很好地执行大型数据集时,我们将使用最近邻技术的test-neighborhood数据集进行分类。
• 这使我们能够执行支持向量机分析小数据集。
• 接下来,设定一个基准模型准确性分数,在90年代的高。
• 利用主成分分析提取的基本功能使用scikit-learn Python库训练集。
• 接下来,使用交叉验证技术集分割成不同的训练集和测试集使用StratifiedShuffleSplit模块。
• 接下来,执行SVM-KNN通过分割和聚类数据根据欧几里得距离K最近的邻居。KNeighborsClassifier可能使用。
• 保持训练该模型使用的数据集,直到你到达基准的准确性,然后应用程序运行得很好。

• 不需要工具

• 机器学习
• Python

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