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前面我们已经学习了 Tkinter Canvas 控件相关的技术，现在我们将会使用前面学习的内容来实现用于手写数字的绘画板。绘画板主要包括四个部分，分别是： 主窗口界面 顶部工具栏...
《手写数字识别》项目基于支持向量机算法的，该算法的背后有着坚实的数学理论作为支撑，为算法的有效性和可靠性提供了坚实的基础。接下来，我们将会从以下第五个方面来讲解： 算法思想初探 算...
《手写数字识别器》中会应用支持向量机算法、以及相关的参数搜索方法。这两个在 Scikit-Learn 中都有实现。这一节，我们将会学习两个相关的 API 的使用。 数据介绍 算法使...
这一节，我们主要给大家讲解图像相关的基础知识，以及操作方法。 1. 图像知识 图像可以被视为一系列像素的集合，每个像素分别对应 0 到 255 之间的整数，0 表示黑色，255 表...
经过前面的准备，我们将会进行初次的算法模型训练以及封装，并测试效果。从中去分析不足，然后在后续内容中针对不足进行优化。 1. 数据处理 首先，我们先对训练数据进行读取，并提取图像特...
在先前的训练阶段，我们发现算法模型在训练集上达到了1.0的准确率，然而，其在测试集上的表现却不尽如人意，这暗示着模型可能出现了过拟合现象。 我们的算法模型是直接依据每个数字图像的像...
经过第八章节的特征优化，我们的手写数字识别准确率有着明显的提升。但是仍然存在一个显而易见的问题，即：我们绘制的数字是对位置很敏感的。接下来，我们将会去探讨解决这一问题的方法。 1....
1. Windows 打包步骤 首先，进入到项目根目录下然后，在项目根目录下执行命令：接着，拷贝 source、data、model 目录到 dist 目录下，保证和 exe 同级...
我们的开发环境：Win11 + PyCharm 2021.1.3 + Python 3.8.5 1. 虚拟环境 接下来，创建 spam-env 虚拟环境，并在其中安装如下所需要的第...
项目的第一步就是编写需要的界面，我们使用 Python 标准的 GUI 库 Tkinter 来实现。这一节就快速学习该库中将会用到的控件，为搭建图形界面做准备。 主窗口 主菜单 文...
通过前面学习的 Tkinter 知识，这一节我们将《垃圾邮件识别器》所需要的界面搭建起来，界面主要包括： 主窗口 顶部菜单 中心文本框 底部状态栏 1. 主窗口 创建 MainFr...
这一节我们将通过学习贝叶斯公式、朴素贝叶斯、文本分类案例三部分来了解垃圾邮件识别的算法原理。 首先，我们将理解贝叶斯公式，这是垃圾邮件识别中关键的数学基础； 接着，我们将介绍朴素贝...
Scikit-Learn 是一个用于机器学习和数据分析的 Python 库，它提供了各种用于数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和模型评估的工具和算法。我们使用到的朴素贝叶斯算...
垃圾邮件分类是一种具有广泛应用场景的二分类问题，可以利用机器学习进行解决，市场上已经有很成熟的垃圾邮件分类软件或集成在 Outlook上 的垃圾邮件过滤插件。接下来，我们使用朴素贝...
这一章节主要涉及算法模型训练、算法模型评估、算法模型封装： 算法模型训练： 模型使用已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件样本来学习如何识别垃圾邮件； 算法模型评估： 使用测试数据来评估模型...
这一部分主要完成两个任务： 将封装的 RecognizerMail 应用到项目中； 将项目打包成可执行程序。 1. 完成代码 在开发的 MainFrame 界面中集成邮件识别器 R...
冀公网安备13050302001966号
