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摘要:
手写数字识别是将人手写的0-9十个数字识别出来的一个过程,本文首先分别使用逻辑斯蒂回归算法和支持向量机算法对提取出特征向量的图片进行训练,建立模型;其次,针对不同的样本数测试以上两个模型的准确性;最后通过Py thon3.7实验仿真,实验结果表明,这两种模型的识别的准确率较高。
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文献信息
篇名 基于机器学习模型的手写数字识别
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 手写数字识别 逻辑斯蒂回归 支持向量机
年,卷(期) 2019,(11X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 215-217
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄志超 9 1 1.0 1.0
2 乔振华 12 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
手写数字识别
逻辑斯蒂回归
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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