文件名称：MLOCR:使用机器学习对MNIST数据集中的数字进行OCR
文件大小：230KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 04:50:01
python classifier machine-learning ocr mnist
莫洛克 使用机器学习对数字进行光学字符识别。 此存储库中的程序使用MNIST手写数字数据库，并尝试使用机器学习算法对它们进行分类。 我们目前有以下机器学习技术的实现： 单感知器 朴素贝叶斯 依存关系 为了运行程序，您需要，您应该将其放置在名为mnist的目录中。 存储库中包含执行此操作的脚本，该脚本可以按以下方式运行： $ chmod +x loadMNISTData.sh $ ./loadMNISTData.sh 此外，您将需要NumPy。 如果您还没有此Python软件包，则可以通过pip获得它，有关安装说明，请参见。 安装pip之后，您可以使用以下命令获取NumPy： $ sudo pip install numpy 用法 以下命令应允许您尝试我们已实现的每种分类技术（我们建议最大程度地增加终端窗口的大小，以获得进度条的最佳体验）： 单个Perceptron $
【文件预览】：
MLOCR-master
----loadFeatures.py(4KB)
----dataClassifier.py(9KB)
----perceptronWeights.py(101KB)
----util.py(7KB)
----graphs()
--------pvsnb.png(56KB)
--------tuning.png(66KB)
----perceptron.py(7KB)
----neuralnet.py(2KB)
----naivebayes.py(9KB)
----loadMNISTData.sh(869B)
----progressBar.py(3KB)
----Proposal()
--------proposal.tex(3KB)
----Report()
--------report.tex(10KB)
----LICENSE(1KB)
----mnist.py(5KB)
----README.md(3KB)
----naiveBayesProbs.py(238KB)
----.gitignore(258B)