Автоматическое распознавание рукописных цифр с помощью k-ближайших соседей

Проект · 10–20 страниц · Информатика · 10-11 класс

Использование датасета MNIST (уменьшенного), сравнение точности при разных k и метриках расстояния.

Роботы читают цифры с конвертов, но как они это делают? Метод k-ближайших соседей — простой и наглядный: новая цифра сравнивается с примерами из базы. Разберёмся на датасете MNIST — 70 тысяч рукописных цифр.

Работа по этой теме — за несколько минут. План и структура бесплатно и без регистрации, оплата — только за готовый документ с оформлением по ГОСТ.

Сгенерировать проекта по этой теме

Примерная структура работы

  1. Подготовка данных: превращение картинки в числа
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1e319d70>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1c089580>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da11530>
  2. Алгоритм kNN: как найти самых похожих соседей
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da2b7d0>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1e322280>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1c0898f0>
  3. Реализация на Python без сторонних библиотек машинного обучения
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da2b190>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da29cf0>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1e31bec0>
  4. Анализ ошибок: какие цифры путает модель
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da12970>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da10270>
    • <built-in method title of str object at 0x7f5f1da107b0>

Структуру можно менять: перед оплатой вы бесплатно правите главы и параграфы под требования преподавателя.

← Все темы · Всё про «проект»