基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器,包括注释,很详尽,是自己按照定义写的,训练集和测试集是用的mnist数据集,最终正确率为73.89%
2024/8/5 19:45:27 294KB MATLAB GUI Bayes 最小错误率
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基于Fisher鉴别分析实现对mnist数据集当中的手写数字0,1,2.....9进行识别
2024/8/2 8:55:48 12.74MB Fisher mnist
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MNIST数据集介绍:MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。
它是NIST数据库的一个子集。
2024/7/29 1:33:32 11.06MB mnist数据集
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文件为制作好的minist数据集mat文件,可以直接用
2024/7/27 14:05:21 22.75MB database minist CNN
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本数据集包含MNIST数据集的四个文件:train-images-idx3-ubyte.gz,train-labels-idx1-ubyte.gz,t10k-images-idx3-ubyte.gz,t10k-labels-idx1-ubyte.gz;
和一张图片mnist_10k_sprite.png
2024/7/24 4:40:14 24.09MB MNIST mnist 10k sp
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MNIST数据集是一个手写识别数据集,机器学习基础的数据集,并且非常多的教程都用它进行分类训练和学习
2024/7/13 1:43:03 13.6MB 人工智能 机器学习 数据
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神经网络入门代码,keras实现,MNIST数据集识别,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79004784
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mnist手写数据集训练集60000个,csv格式,方便广大网友学习
2024/7/3 1:33:43 104.5MB 机器学习 神经网络
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6万张训练图,1万张测试图,没有单独的标签文件,需要从文件名解析。
2024/7/2 9:10:45 15.71MB mnist
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡