KNN是机器学习里面的入门基础算法之一，但是它的普适性很强，对于新的问题，把KNN拿出来缝缝补补改改它又能战斗了，所以可以把它当做算法检测标杆KNN思想（人类的比较思维）：要判断一个未知的事物，可以找一个我们知道并且与之最相似的事物，我们就认为它俩是同一种事物。那么具体落到计算机上要怎么实现呢？其最主要的就是要模拟找相似的过程，对于输入的一个向量，可以考虑衡量它与已知数据的距离，如果距离值越小，就
KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法了，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 这次我就打算用knn来实现物品的推荐，还记得前面写的用协同过滤来做商品推荐吗？是不是和knn的实现有点一样呢，都是计算每个实体的与其他实体
# 使用Java实现Mnist
## 1. 简介
本文将教会你如何使用Java实现Mnist任务。Mnist是一个经典的手写数字识别任务，通过训练一个深度学习模型，我们可以实现对手写数字的自动识别。
## 2. 整体流程
下面是完成Mnist任务的整体流程，我们将以表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 下载并预处理Mnist
原创
2023-08-15 08:46:13
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5681这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-20 22:06:57
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这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-12 15:23:16
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一、前期工作1. 检查是否有可用的gpuimport tensorflow as tf
print("Num of GPUs available: ", len(tf.test.gpu_device_name()))2. 导入数据# 导入数据
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import datasets, layers,
一、概述梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法，主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法和最小二乘法是最常采用的方法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。在机器
实现mnist手写数字识别
原创
精选
2024-04-01 14:10:36
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Keras是一款特别友好的基于Python的深度学习库，甚至比Tensorflow还友好。关于Keras的介绍和配置，可以看我之前的文章Keras的介绍与配置，也可以直接查看官网中文文档接下来我们要做被誉为机器学习届的Hello World的手写数字识别。真的掌握了这个，就已经把Keras掌握得七七八八了。剩下的就是算法方面的问题了。我们知道，机器学习的工作，比起别的编程工作，有两个特别大的痛点。
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2024-04-01 13:42:36
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文章目录Java知识点总结基础知识两种数据类型标识符命名规则Java中数据类型转换运算符判断语句&循环语句break&continueJava的核心包：即java.lang包基本类型的包装类==比较和equals比较String数组函数类内部类staticthissuperfinal访问修饰符面向对象三个过程面向对象三个特性(属性)构造方法程序的执行过程方法重载：overload
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2023-12-27 13:48:07
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之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多...
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2018-05-08 20:44:00
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# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/26 # @Author : pistachio # @File : P29.py # @Software : PyCharm from keras.models import Sequential from ker ...
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2021-07-27 16:14:00
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（1）简介MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例...
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2022-07-22 18:40:18
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初次是根据“支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点（也是别人的总结）1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的，当样本线性不可分时，它通过非线性的映射算法，将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分，从而使得对非线性可分样本进行线性分类。2、SVM是建立在统计学习理论的 VC理论和结构风险最小化原理基础上的
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2024-09-18 16:00:04
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将MNIST手写数字数据集导入NumPy数组（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）一、下载MNIST数据集（使用urllib.request.urlretrieve()函数）二、打开下载得到的.gz压缩文件（使用gzip.open()函数）并导入NumPy数组（使用np.frombuffer()函数）三、完整实例（能直接运行）：可能遇到的问题： 一、下载MNIST数据集（使用
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2023-10-14 22:36:24
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# 使用 Java 进行 MNIST 数据集的数字识别
## 什么是 MNIST 数据集？
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是机器学习领域中最著名的数据集之一。它包含了70,000个手写数字的图像，其中60,000个用于训练，10,000个用于测试。每张图像大小为28x28像素，代表0到9的数字。
# 使用Java实现MNIST数据集
## 1. 简介
MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，通常用于机器学习和图像处理的测试。本文将带领你逐步实现一个简单的MNIST数据集分类器，使用Java语言，并通过简单的框架来帮助你理解每一个步骤。
## 2. 流程概述
在开始之前，让我们先了解实现MNIST分类器的基本步骤。下表详细列出了主要步骤：
| 步骤 | 描述
背景：MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standardsand Technology (NIST).数据集由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局(the Census Bureau)的工作人员其中，训练集55000验证集5000 测试集10000。MNIST 数据集可在 http://y
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2023-12-24 10:08:38
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import torchfrom torch import nn, optimfrom torch
原创
2019-03-01 15:24:37
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手写数字识别Mnist的Pytorch实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！ 源码地址：Gray-scale-Hand-Written-Digits-Pytorch一、引言（Introduction） 手写数字识别时经典的图像分类任务，也是经典的有监督学习任务，经常被用于测试图像的特征提取效果、分类器性能度量等方面，本文将通过应用机器学习和深度学习算法实现手写数字识别。
原创
2022-12-22 02:29:32
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