手写识别

手写识别实例，用神经网络实现。 手写识别是一个多分类任务，共有10个分类，即0-9。 图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般经历文字识别，数字图像处理与识别和物体识别。 用DBRHD数据集，在这里下载: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pendigits/ 折腾了半天，程序是运行成功了，但结果不对。另找了一篇文章，用sklearn自带数据集digits。 https://blog.csdn.net/mcyjacky/article/details/85226752 coding:utf-8 神经网络实现手写识别 from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import matplotlib.pyplot as plt if name == " main ": # 加载数据 digits = load_digits

计算机是如何识别人脸的？智能机器人是怎样思考的？搜索引擎是如何工作的？人工智能数学基础系列公开课通过人工智能热点问题开始，引出其中蕴涵的数学原理，然后构建解决实际问题的数学模型和方法，兼具趣味性与实用性，引导大家主动运用数学工具思考与解决实践中遇到的问题，为人工智能学习之路夯实数学基础。 数学在人工智能中的应用——全景拼接与VR 特征检测（线性代数、极值） 位姿估计（矩阵分析、最优化） 图像拼接（微积分、微分方程） 三维重构（计算几何学） 数学在人工智能中的应用——人脸识别 图像卷积 向量导数与梯度 链式求导法则 条件极值与最优化 随机优化 数学中与人工智能相关联最重要的部分： 微积分与线性代数——是基础 概率论与贝叶斯估计——是机器学习和深度学习必备基础 最优化方法与迭代——是应用的桥梁 信息论及熵——在人工智能中有巧妙应用 数学很枯燥，数学公式看着也让人很头疼，我们不能死板的学习，要学会将这些枯燥乏味的内容转化成生动形象的图亦或是自己感兴趣的东西，我们并不是数学专业的，所以并不需要钻入具体的证明，要找重点，注重最终目标。当然在学习知识的同时一定要加强自己的动手编程能力，可以参考最后给的手写识别案例锻炼自己。 导数和微分 核心思想：以直代曲 直线和曲线当然有差距，但是当趋于无穷小时，二者几乎等价。 导数的物理意义：原函数：位置 导数：速度 随着阶次越高我们的精确度越高