邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是
数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依
深度学习：CIFAR-10数据集简介CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集，图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。官网 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10数据集总数图片尺寸色彩类别数训练集测试集60000（张）32×3
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2024-05-11 21:26:19
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# PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集的实现指南
CIFAR-10 数据集是计算机视觉领域经典的基准数据集之一，包含 60,000 张 32x32 像素的彩色图像，分为 10 个类别。本文将指导你如何使用 PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集，并展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集的步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch读取CIFAR-10数据集的步骤详解
CIFAR-10是一个广泛使用的图像分类数据集，包含60,000张32x32象素的彩色图像，分为10个类别。对于刚入行的小白开发者，使用PyTorch读取CIFAR-10数据集是一个重要的学习过程。本文将逐步向你展示如何在PyTorch中读取CIFAR-10，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先，我们来看看实现的整体流程，如下表
原创
2024-09-22 04:12:59
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深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理 文章目录深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理一、下载安装包二、下载数据集三、读取数据集四、编写一个函数看看图像和landmark五、数据集类六、数据可视化七、数据变换1、Function_Rescale2、Function_RandomCrop3、Function_ToTensor八、组合转换九、迭代数据集 一、下载安装包packages:
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2023-10-14 20:43:44
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摘要前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是要从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，
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2023-09-26 11:08:02
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# 使用PyTorch实现CIFAR-10：入门指南
CIFAR-10是一个常用的小型图像识别数据集，对于刚入行的开发者来说，使用PyTorch来实现CIFAR-10的分类是一个很好的练习。通过这个过程，你将了解网络的构建、训练以及测试的基本流程。以下是实现的步骤。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 03:19:19
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Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet
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2024-05-06 21:58:19
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一、前述本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。二、代码import tensorflow as tfimport numpy as npimport mathimport timefrom tutorials.image.cifar10 import cifar10from tutorials.image.cifar10 import cifar10_in...
原创
2022-12-30 16:48:12
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KNN算法简单实战KNN算法简介KNN算法思路KNN算法实战数据集具体代码运行结果总结 KNN算法简介KNN算法又称K近邻(knn，k-NearestNeighbor)分类算法，K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN通过测量不同特征值之间的距离进行分类。KNN算法思路取样本在特征空间中的k个最近的邻居，判断它们的分类情况，KNN算法将样本预测为
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2024-04-20 19:51:23
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机器学习导论作业一.作业题目 用原生python实现KNN分类算法，采用鸢尾花数据集。二.算法设计 2.1算法介绍： KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或
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2024-03-28 07:02:55
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KNN1.? 近邻算法原理：2.? 近邻算法流程:3.利用 ? 近邻算法解决以下分类问题：问题描述代码实现4.代码总结 1.? 近邻算法原理： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来
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2024-10-11 10:59:59
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目前，Python 数据分析/机器学习的系列课程很多，但几乎都在讲解算法，而很少在实战项目中应用。本 Chat 将思路反转过来，以最经典的入门级 Kaggle 比赛项目 Titanic 为线索，带你从头完成整个数据科学项目。获取数据 -> 启发式数据分析（统计特征/数据分布/隐含关联）-> 预处理（特征工程/数据清洗）-> 建模/调参/预测 -> 可视化。从原始数据到最终结
KNN模型理论K最近邻分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上依赖于极限定理，但在类别决
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2024-04-07 06:32:01
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机器学习最简单的算法KNN注：用的pycharm，需要安装sklearn(我安装的anaconda)KNN（k-nearest neighbors）算法 简单例子，判断红色处应该是什么颜色的点，找最近的K个邻居，什么颜色多，红色处就应该是什么颜色。 一.步骤： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2.按照距离递增次序排序，选取与当前点距离最小的k个点； 3.确定前k个点所在类别的出现
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2024-04-26 16:09:33
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数据挖掘——k近邻算法入门**个人的学习笔记，欢迎大佬指点**
保姆级注释，小白友好所需数据集链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1BgWuKq5qCLJMaX8G4khYKQ
提取码：je80
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦算法简介k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简
1. github地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN，下载到本地:git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN2. 下载coco图像库并解压，并放置在coco文件夹下。coco数据库的下载地址为 http://cocodataset.org
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2024-05-28 20:07:55
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使用这个著名的数据集开始构建您的第一个机器学习项目每个机器学习项目都适于了解什么数据并得出目标。在将机器学习算法应用于数据集时，你正在理解、构建和分析数据以获得最终结果。以下是创建定义良好的ML项目所涉及的步骤：
了解并定义问题分析并准备数据应用算法减少错误预测结果为了了解各种机器学习算法，让我们使用Iris数据集，该数据集是可用的最著名的数据集之一。1.问题描述该数据集由三种花的物理参数组
KNN最近邻法的基本思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个样本中的大多数属于某一个类别， 则该样本也属于这个类别。 步骤：对测试集中的每个样本依次与训练集中的所有样本进行欧氏距离的计算 如原数组距离为 [0.3,，0.5，0.2，0.1，0.4，0.3，0.1]；将所有距离进行从小到大排序（ [0.1，0.1，0.2，0.3，0.3，0.4，0.5]），并找出每个距离在排序之前的原
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2024-04-25 14:49:18
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一 kNN算法简介 kNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出
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2024-02-02 12:32:50
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