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摘要： 下面给出原图、左边界和右边界识别情况： 最后是将左右边界合并，形成整体： 最后说明一下，其中的过滤矩阵可以扩大，将过滤矩阵值的变化放慢，可以使图像的识别更加细致，在这里本人的电脑配置太低，就不演示了。当然图片的轮廓可以使用Image库中的filter方法显现出来，语法是img = Image.ope 阅读全文

摘要： 后向传播的实现还是没有头绪，三层之间如何衔接不知道该怎么设计。本人能力水平有限，欢迎交流。本人微信号 markli52024 阅读全文

摘要： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Sun Feb 4 12:15:38 2018 4 5 @author: markli 6 """ 7 from PIL import Image; 8 import os; 9 10 class Mirror: 11 def __init__(self): 12 ... 阅读全文

摘要： 目前只能实现二维的操作，三维的实现还没想好如何存储。卷积神经网络的存储和计算是真的很复杂，过段时间想好了在实现。 阅读全文

摘要： 该算法基本实现了运用信息增益实现了决策树，将选取最优的特征算法函数改为信息增益率就实现了C4.5算法，该算法还有剪枝操作没有实现，要是有能实现了可以交流一下。下面给出测试代码。 阅读全文

摘要： 转自麦子学院 该算法比我之前写的神经网络算法准确率高，但是在测试过程中发现有错误，各个地方的注释我是没看明白，与理论结合不是很好。本人在他的基础上进行了改进，提高了算法的扩展程度，自己也亲测了改进后的代码，效果杠杠的。 以上是BP神经网络算法源码，下面给出一个数字识别程序，用来测试上述代码的正确性。 阅读全文

摘要： 测试代码 阅读全文

摘要： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Mon Jan 8 19:36:48 2018 4 5 @author: markli 6 """ 7 8 import numpy as np; 9 import math; 10 11 ''' 12 计算矩阵A的相关系数矩阵 13 ''' 14 def Correlation(... 阅读全文

摘要： 该算法按照吴恩达先生讲述的BP神经网络算法编写，实现了一次进行Mini_Batch_size 次的训练。下面给出测试代码和测试结果。 测试结果： 总体效果还可以，需要调一调其中的参数。之前发布的代码我后来仔细看了一下，发现算法有误，现在改正过来了。基本没什么错误了，哈哈哈。 阅读全文

摘要： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018 4 5 @author: markli 6 """ 7 import numpy as np; 8 ''' 9 kmeans 算法实现 10 算法原理 11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类 12 2、求出聚类后的各类的 中心点... 阅读全文