一、简介 RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下： RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点 ...
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2021-06-28 21:03:11
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一、简介 Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 二、源代码 ...
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2021-06-28 20:33:06
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from matplotlib import pyplot as mp import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets ,layers ,optimizers def ...
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2021-06-15 17:35:48
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大屏23Tesseract字库训练Tesseract 3 超级详细的Tesseract-OCR样本训练方法 Sharon Liu 2018-11-05 16:38:52 55039 收藏 163 分类专栏： C++ java 版权 Tesseract-OCR样本训练方法 一、简介 Tesseract ...
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2021-03-29 12:43:25
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原创:数据臭皮匠 【导读】Kaggle ,作为听说它很牛X但从未接触过的同学,可能仅仅了解这是一个参加数据挖掘比赛的网站,殊不知Kaggle也会有赛题相关的数据集， 比如我们熟知的房价预测、泰坦尼克号乘客生存预测、手写数字识别等，并且每个比赛下面都会有大神分享自己的思路和代码,如果能利用好这些资源， ...
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2021-01-02 10:41:22
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图片来源：Unsplash神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。首先，利用已知异或属性过程构造了一个自底向上的神经网络，即清晰包
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2020-12-23 12:39:40
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基于tensorflow的手写数字识别代码 from keras.utils import to_categorical from keras import models, layers, regularizers from keras.optimizers import RMSprop from ...
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2020-12-16 11:52:08
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前面学过数字识别（单任务），这里基于CNN来实现验证码（多任务的识别） 全部代码见：github(Tensorflow/10多任务学习） 一：验证码图片生成 from captcha.image import ImageCaptcha #生产验证码图片 from PIL import Image i ...
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2020-11-18 12:34:21
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手写数字数据集是个非常有名的用于图像识别的数据集。数字识别的过程就是将这些图片与分类结果0-9一一对应起来。我们可以直接从sklearn中加载自带的手写数字数据集： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn i ...
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2020-09-12 21:38:04
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一。贝叶斯基本理论 二。看一个简单的例题，只有一个特征(长度)。 对于贝叶斯方法来说，首先要知道类别的先验概率，和类概率。 对于上述例题来说，p（x=10|w1）和p（x=10|w2）是已知的，但是拿到别的例子来说，这个是需要我们自己计算的。通过多个样本，计算类概率密度，其实就是训练的过程。 例题只 ...
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2020-07-22 23:29:51
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