文件名称：Handwritten-Digits-recognizer:使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类
文件大小：499KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 00:33:10
MATLAB
手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。
【文件预览】：
Handwritten-Digits-recognizer-master
----knn()
--------finalknn.m(1KB)
--------optdigitKNN.jpg(48KB)
----dataset()
--------odtrain(547KB)
--------dataset_description.txt(1KB)
--------odtrainlabel(7KB)
--------odtrainlabel2(78KB)
--------odtestlabel(4KB)
--------odtest(257KB)
--------odtestlabel2(37KB)
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----neuralnet()
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--------finaldtree.m(597B)
----ensemble()
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--------finalensemble.m(1KB)
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--------accuracyvsclassifier.jpg(69KB)