文件名称：scikit-learn-digit-recognition:使用 scikit-learn 的 Bernoulli RBM 和 Logistic 分类器进行数字识别
文件大小：49.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-29 07:05:38
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使用 scikit-learn 的 Bernoulli RBM 和 Logistic 分类器进行数字识别。 描述 该程序可以从您计算机的网络摄像头读取图片来猜测看到的数字。 数字应居中并占据整个网络摄像头的视野才能准确识别。 启动程序后不久，将出现一个窗口，显示预测的统计信息和神经网络接收到的 16x16 像素灰度图像。 该程序还可以在名为“custom_test_datas/”的子文件夹中加载文件。 这背后使用的技术是包含 Bernoulli RBM（一种神经网络）的 scikit-learn 分类器，然后是逻辑分类器。 为了进一步改进这个程序，分类器应该学会识别什么不是数字，它目前*将一个数字与看到的图像相关联。 要求 在“REQUIREMENTS”文件夹中可以找到单独的安装说明。 Enthought Canopy（或任何 SciPy 生态系统） scikit 学习 枕头 开放