Evaluation of methods of classification applied digit recognition

Descripción del Articulo

The objective of this work was to evaluate a group of classificcation algorhytms that allow us to solve the problem of recognition for hand-written digits. We used WEKA tools and algorhytms implemented with it. We worked with MNIST data base which includes 60000 îmages in numbers (de 28x28 pixels) f...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Eveling Castro Gutierrez, Karim Guevara Puente de la Vega, César Beltrán Castañón
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Católica de Santa María
Repositorio:Revistas - Universidad Católica de Santa María
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.ucsm.edu.pe:article/182
Enlace del recurso:https://revistas.ucsm.edu.pe/ojs/index.php/veritas/article/view/182
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmo
herramientas
pixels
Descripción
Sumario:The objective of this work was to evaluate a group of classificcation algorhytms that allow us to solve the problem of recognition for hand-written digits. We used WEKA tools and algorhytms implemented with it. We worked with MNIST data base which includes 60000 îmages in numbers (de 28x28 pixels) for training and 10000 for validation with exits labeled from O to 9. In order to reduce the high dimensionality of data bases we applied techniques for analysis of principal components (PCA) and extract the most important characteristics with which we made tests.
Evaluation of methods of classification applied digit recognition
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