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基于机器学习模型的手写数字识别
基于机器学习模型的手写数字识别
作者:
乔振华
黄志超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
手写数字识别
逻辑斯蒂回归
支持向量机
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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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
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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
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乔振华
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逻辑斯蒂回归
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
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23
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