skearn 神经网络，boosting, 回归，支持向量基

具体说明见：http://blog.csdn.net/java1573/article/details/78865495

制作Mininst格式的数据，研究sklearn库等机器学习算法与库用得到。C++的VS2017测试通过。适用于车牌和数字识别。下面是Skearn测试程序。 #导入必备的包 import numpy as np import struct import matplotlib.pyplot as plt import os ##加载svm模型 from sklearn import svm ###用于做数据预处理 from sklearn import preprocessing import t

这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target X = data.data pca = PCA(n

这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target X = data.data pca = PCA(n