机器学习

MNIST手写数字分类

MNSIT是修改后的国家标准与技术研究所数据集的缩写。该应用程序基于对海量数据集的机器学习,它有助于将一个特定数字从10个数字中识别出来。该应用程序广泛应用于视觉训练和数字识别。该应用程序还使用了许多算法和分类器。

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概念:

首先必须检查项目的数据集,因为它们从0到255不等。还使用了将IDX更改为更简单的CSV的方法。该项目使用了许多分类器,例如KNN (K个最近邻)。KNN将数据集分为K的不同值。我们必须根据所提供的数据集考虑K的参数。

项目实施

第一步应该是计算测试数据点和所有标记数据点之间的距离。然后将数据点按它们之间距离的递增顺序排列。在这种情况下可以使用距离函数,在KNN中有许多函数可以提供帮助。其中有欧氏函数、曼哈顿函数、闵可夫斯基距离、汉明距离和马哈拉诺比斯距离。

分类一般使用支持向量机(SVM, Support Vector Machine)。如果输入是二进制形式,那么分类器必须测量数据点之间的距离。高速通道将被扫描以获得正确和准确的输入。神经网络将大量用于数据传输。所有的设置都要放在一起来完成整个应用程序。


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需要考虑哪些方面?

应用程序的性能是基于各种参数,如准确性,敏感性,特异性,患病率,检出率等。预期的错误将由分类器和数据点造成。误差百分比应该有助于降低该值。

结果与结论

应用程序提出后将对结果进行研究,寻找结果。应用程序涉及到关于神经网络和分类器的知识。该应用程序在许多领域都很有用,如字符识别、物体识别、图像分割、文本语言识别等。应该分别考虑不同的分类器。应用程序已经准备好研究字符。


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2022世界杯亚洲区赛程表时间 最后更新:2021-07-02




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