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PCA+mnist
- 基于python,利用主成分分析(PCA)和K近邻算法(KNN)在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维,最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime
神经网络数据预测
- 使用遗传算法改进的神经网络算法,对某地区用电进行预测,并分析预测的误差大小,使用python