机器学习识别手写数字 |
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本项目使用到svm算法,本质上,不仅将一组问题和对应的答案同时提供给 svm 算法,还得提供很多组问题和对应的答案,让该算法学习“什么样的问题究竟对应什么样的答案”,并且把答案进行最大化二分,即:是 or 否,对 or 错。可以理解为网上跟人对线时的二极管思想,非黑即白;又或者小孩子看电影时最喜欢问的问题:“谁是坏人?谁是好人?” 不知道大家是否了解一个 python 常用的处理工具——jupyter notebook,就我所知,我女朋友所在的金融行业广泛应用,我觉得python的代码岗位应该用的更多(不过稳定性和实时性欠佳,有更好的平替工具),本案例就是用这个工具作为python的处理工具,该工具可以图形化显示矩阵和函数图线。 这个小项目就是基于 anaconda 的库,利用 jupyter 这个处理平台来做的,课程内容不多,大概学一上午就学完了,但是还远不能达到拿出去吹比的程度,后面还有一些硬骨头要啃,但是可以给简历多一条内容。 简历项目经历喜加一,谁不喜欢呢? 首先安装Anaconda。什么是Anaconda?看看百科—— anaconda:(开源的Python发行版本)Anaconda 包括 Conda、Python 以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、 |
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