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KNN在MNIST数据集上的实现.rar

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简介：
本资源提供了一个关于如何使用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法进行手写数字识别的详细教程和代码示例。通过Python编程语言结合Scikit-Learn库，实现了对经典的MNIST手写体数据集进行分类预测的功能。文件内含完整注释与实验报告，适合机器学习初学者理解KNN工作原理及实践应用。 文件可以直接运行，并包含MNIST数据集以及使用Matlab编程实现的KNN算法。该算法对MNIST数据集进行了识别，误差非常小。

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  • KNN在MNIST数据集上的实现.rar
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    本资源提供了一个关于如何使用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法进行手写数字识别的详细教程和代码示例。通过Python编程语言结合Scikit-Learn库，实现了对经典的MNIST手写体数据集进行分类预测的功能。文件内含完整注释与实验报告，适合机器学习初学者理解KNN工作原理及实践应用。 文件可以直接运行，并包含MNIST数据集以及使用Matlab编程实现的KNN算法。该算法对MNIST数据集进行了识别，误差非常小。
     
  • Hopfield-MNIST：基于scikit-learn的Hopfield网络在MNIST数据集上的实现
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    本项目利用Python库scikit-learn实现了Hopfield神经网络，并应用于经典的手写数字识别数据集MNIST，展示了其联想记忆特性。 Hopfield-mnist 包含两个Python文件（mnist.py 和 hopfield4gif.py）。mnist.py 实现了一些获取和破坏的功能。另一方面，hopfield4gif.py 实现了训练和推断算法（即外部产品构造和同步更新规则）。给定训练数据（即MNIST手写数字）和偏差项后，可以确定Hopfield网络的所有参数，该网络能够从损坏的数据中重建原始的训练数据。主要功能输出由偏置项参数化的重建数据集合（共80张png图像），这些png图像用于制作由偏置项参数化的gif动画。
     
  • Python中KNN算法在鸢尾花数据集上的应用实现
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    本简介探讨了如何使用Python编程语言实施K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法，并将其应用于经典的鸢尾花(Iris)数据集，以展示该机器学习技术的基本原理和操作流程。通过实际代码演示，读者可以理解如何利用Scikit-Learn库快速实现分类任务并评估模型性能。 本段落主要介绍了如何使用Python的KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并通过详细的示例代码帮助读者理解实现过程。对于学习或工作中需要应用这一技术的人来说具有一定的参考价值，希望有兴趣的朋友可以跟随文章一起学习实践。
     
  • MNIST数据集.rar
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    简介：这是一个包含手写数字图像的数据集压缩文件，主要用于训练和测试机器学习算法在视觉模式识别任务中的性能。 MNIST数据集（mnist.npz）是NPZ压缩格式。初次使用Keras中的此数据集会从网络下载，但由于被墙的原因可能无法成功下载。该数据集有两种常用格式，这里分享给大家如何使用它。
     
  • MNIST数据集.rar
    优质
    简介：MNIST数据集包含大量手写数字图像及其标签，是机器学习和模式识别领域广泛使用的训练与测试资源。 有时通过官网下载MNIST数据集速度很慢，甚至失败。因此我将其打包好并上传了，有需要者可以自行下载。该MNIST数据集包括四个gz压缩文件以及两个pkl文件（一个sample_weight.pkl储存有权重参数，另一个mnist.pkl含有训练图像和测试图像的数据）。
     
  • 利用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上进行验证
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    本项目使用PyTorch框架构建多层感知器（MLP），并通过MNIST手写数字数据集对其进行训练和测试，展示了模型的基本实现与应用。 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉 Pytorch 框架。我实现的是一个四层的多层感知器（MLP），参考了许多网上的文章来编写代码。个人认为，不同层次的感知器代码基本相似，尤其是使用 Pytorch 实现时，除了层数和参数外，大部分内容都差不多。 用 Pytorch 构建神经网络的主要步骤包括： 1. 定义网络结构。 2. 加载数据集。 3. 训练神经网络（选择优化器及计算损失函数）。 4. 测试神经网络。 接下来将从这四个方面介绍如何使用 Pytorch 搭建 MLP。
     
  • Densenet-Tensorflow：简易Cifar10与MNIST数据集上的Densenet实现
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    Densenet-Tensorflow是一个使用TensorFlow框架开发的项目，专注于在CIFAR-10和MNIST数据集上简化实现DenseNet模型。该项目旨在为研究者提供易于使用的深度学习资源，以促进对DenseNet架构的学习与应用。 Densenet-Tensorflow 的TensorFlow实施使用Cifar10 和MNIST 数据集进行实现。本段落的代码是Densenet.py，略有不同的是我使用了AdamOptimizer 优化器。原始作者的代码或其他实现可以在相关文档中找到。 该要求需要TensorFlow 1.x 版本和Python 3.x 环境。如果您易于使用全局平均池，则应安装tflearn库；然而，我已经使用了tf.layers 实现，因此您无需担心这一点。另外，在我的实现中，我采用了`tf.contrib.layers.batch_norm` 来进行批量归一化操作。 如有疑问或需要更多帮助，请直接在评论区留言。
     
  • 基于Python的朴素贝叶斯算法在MNIST数据集上的实现
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    本项目使用Python语言实现了朴素贝叶斯分类器，并应用于著名的手写数字识别数据集MNIST上，展示了该算法在此类问题中的应用效果。 使用朴素贝叶斯算法实现MNIST数据集的训练预测，并取得了较高的精度。该实现主要参考了《统计学习方法》（作者：李航）一书以及GitHub上相关作者的思想进行开发。
     
  • 基于KNN算法的MNIST数据集分类分析
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    本研究采用K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法对著名的手写数字识别数据集MNIST进行分类分析，旨在评估该算法在图像识别任务中的性能表现。通过调整参数优化模型精度，并探讨算法在大规模数据集上的应用潜力。 代码使用MATLAB编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt文件。在KNN算法中采用了PCA降维处理来减少运行时间，正确率可达95%，并附有部分注释，请结合ReadMe文件进行使用。
     
  • KNN算法在STM32F103上的实现
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    本项目探讨了如何在STM32F103微控制器上实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法。通过优化代码和利用硬件资源，实现了该机器学习算法的高效运行，为嵌入式系统中的模式识别和分类任务提供了有效解决方案。 STM32F103是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，在各种嵌入式系统设计中广泛应用。KNN（即K-Nearest Neighbors，简称K近邻算法），是一种基础且重要的机器学习方法，常用于分类和回归问题。本项目旨在探讨如何在STM32F103上实现KNN算法，并通过串口接收手写图片数据进行预测。 首先理解STM32F103的串口通信机制至关重要。该微控制器配备多个UART接口，可用于与电脑或其他设备间的数据传输。要确保数据稳定传输，需配置正确的波特率、数据位数、停止位以及校验方式以匹配对方设置。接收的手写图片二进制数据将存储在STM32的RAM中。 接下来是KNN算法的核心部分：计算样本间的距离和选取最近的邻居数量（K值）。手写图像通常转化为灰度图，像素值作为特征用于后续处理。在STM32上可实现简单的欧氏距离等函数来衡量图片间相似性，并通过预处理技术如PCA减少数据维度以提高效率。 进行分类时，需确定测试样本最接近的K个训练样本并根据这些邻居决定类别归属。鉴于STM32F103资源有限，在设计算法时应着重考虑内存和计算成本优化策略，例如使用优先队列（最小堆）来高效地找到最近邻。 项目中提到“没有液晶显示”，意味着结果需通过串口回传至电脑或存储于外部介质供后续操作。若要为用户提供即时反馈，则可利用LED闪烁编码或其他输出设备如蓝牙模块将信息发送到移动装置上。 此外，实现此项目需要对C语言有深入理解，并熟悉FreeRTOS等实时操作系统以优化任务调度和资源分配，在处理复杂算法时尤为关键。通过这样的实践不仅能提升硬件编程技能，还能更深入了解KNN算法在实际应用中的局限性与潜力。 总之，在STM32F103上实现KNN算法并处理手写图片是一项挑战性的工程，要求掌握嵌入式系统开发、串口通信技术、图像预处理方法以及机器学习知识，并对低功耗微控制器的优化技巧有一定认识。