@bald-soil
常苗红 暂无简介
华中科技大学 2021 人工智能与自动化学院 Python课程设计 课设 手写数字识别卷积神经网络
K 近邻算法的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
MNIST手写数字识别
支持向量机的手写数字识别
基于支持向量机的手写数字识别
学习用 深度神经网络
数据集采用吴恩达机器学习课后练习与MNIST数据集,基于numpy自建神经网络模型,识别率达98%以上。
神经网络与深度学习练习代码
卷积操作的实现:conv2d.ipynb ; mnist识别:代码cnn_mnist,ipynb; Word文档--“基于Mnist数据集的卷积神经网络训练过程”中附上了tinymind地址和结果截图