HOG+SVM是经典的行人检测方法，论文作者同时搞了一个INRIA数据集。INRIA数据集官方页面：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/，不过说真的，数据集搞的挺乱的。首先，INRIA数据集的原始图片，来自GRAZ 01数据集和网络上的一些图片。这些图片相比于MIT行人数据集，人的姿态和光照条件啥的都更加全面，适合做行人检测。每张图片中都进行了行人区域的标定
转载
2023-07-21 22:04:48
204阅读
1.向量机from sklearn import svm#svm函数需要的
import numpy as np#numpy科学计算库
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#如果想要好的结果需要进行参数的调整，同时选取的用于训练的参数也可以增加到四个（本文用了前两个）
#数据每一行一个鸢尾花的
转载
2024-03-28 13:19:14
68阅读
Fisher数据可视化去掉Species特征中的’Iris-'字符Seaborn可视化palette调色板sns初始化，set()设置主题、调色板relplothue联合分布 jointplotdisplotboxplotviolinplotpairplotFisher数据可视化import pandas as pd
df_Iris = pd.read_csv('Iris1.csv')
df_Ir
转载
2023-09-01 06:35:47
280阅读
点赞
【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框架的K-Means聚类2】在Iris数据集上借助pyspark实现K-Means聚类Iris（鸢尾花）数据集Iris数据集简介Iris数据集下载和处理基于pypark的K-Means 聚类实验与参数分析Spark组件MLlib实验步骤与参数分析实验代码 Win10下pyspark环境的配置请参考上篇博文：【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框
转载
2024-01-28 11:07:20
160阅读
PyTorch生态简介一、 torchvision（图像）1.torchvision.datasets：计算机视觉领域常见的数据集，包括CIFAR、EMNIST、Fashion-MNIST等torchvision.datasets主要包含了一些我们在计算机视觉中常见的数据集，在0.10.0版本的torchvision下，有以下的数据集：CaltechCelebACIFARCityscapesEMN
转载
2023-10-02 19:09:11
79阅读
（一）iris数据集简介Iris数据集是机器学习任务中常用的分类实验数据集，由Fisher在1936收集整理。Iris中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set，是一类多重变量分析的数据集。Iris一共包含150个样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，V
转载
2023-09-20 07:53:27
49阅读
一、数据准备数据准备见：使用精灵标注助手制作yolov3训练数据集（附解析xml代码）本篇文章为项目实战部分，理论部分简析见：YoLov1-YoLov3演变历程(思维导图)二、项目代码部分：1、cfg.pyCLASS_NUM = 10
"anchor box是对coco数据集聚类获得"
ANCHORS_GROUP_KMEANS = {
52: [[10,13], [16,30], [
转载
2024-01-29 06:12:16
47阅读
利用python中的sklearn模块输入特征进行鸢尾花的分类,最终实现三种鸢尾花的分类import sklearn
from sklearn import datasets
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_sco
转载
2024-06-12 08:43:57
102阅读
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
转载
2024-03-28 07:02:55
117阅读
Network:package test2...
原创
2021-08-13 13:47:43
149阅读
0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
转载
2023-12-02 22:20:03
139阅读
这篇博客将演化一个简单 MLP 的权重解决“异或”问题 (XOR)。 众所周知，MLP 中需要一个隐藏层来解决这个问题，因为它不是线性可分的。 XOR 问题接受两个二进制输入，如果其中一个是 1，则输出 1，但不是两个都是 Python有专门用于生成神经网络的软件包，例如 Tensorflow 和 Pytorch。 然而，为了简单起见，我们将实现我们自己的基本 MLP，只有一个隐藏
转载
2024-06-09 17:47:53
71阅读
感知机算法实战Iris数据集关于感知机的相关理论知识请查看：感知机关于Iris数据集Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常
转载
2023-11-09 06:52:45
0阅读
在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
转载
2024-01-06 18:49:22
355阅读
1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
转载
2023-11-23 15:56:56
99阅读
# 使用 PyTorch 实现垃圾分类数据集
垃圾分类是一个非常重要的研究领域，运用深度学习进行有效分类可以大大降低环境污染。本文旨在引导初学者使用 PyTorch 构建一个垃圾分类数据集的过程。我们将通过一系列步骤，逐步实现这一目标。
## 整体流程
在整个项目中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 03:14:05
177阅读
一、花分类数据集下载data_setdata_set该文件夹是用来存放训练数据的目录使用步骤如下：（1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"（2）点击链接下载花分类数据集（3）解压数据集到flower_data文件夹下（4）执行"flower_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val├── flower_data
├──
转载
2023-12-12 11:27:14
250阅读
pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的：1. 创建一个 Dataset 对象 2. 创建一个 DataLoader 对象 3. 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练数据加载我们拿到手的数据大致分为一下三种：标签在文件夹上的数据标签在图片名上的数据标签与名称储存在csv文件中一、标签在文件夹上的数据集from torch.utils.data
转载
2023-11-11 17:56:13
395阅读
鸢尾花（iris）数据集更新时间：2021-03-21 01:01:09标签：数据集 鸢尾花说明鸢【音：yuān】尾花（Iris）是单子叶百合目花卉，是一种比较常见的花，可能不经意间你就能在某个公园里碰见它，而且鸢尾花的品种较多。它是一个很小的数据集，仅有150行，5列。该数据集的四个特征属性的取值都是数值型的，他们具有相同的量纲，不需要你做任何标准化的处理，第五列为通过前面四列所确定的
转载
2024-03-05 16:22:26
68阅读
接触机器学习和深度学习已经有一段时间了，一直想做个记录，方便自己以后的查阅。 一开始我搭建神经网络时所使用的框架是Tensorflow，虽然功能强大但是不同版本代码的兼容性有些差强人意。 以下的内容所创建的环境是Anaconda中的虚拟环境，采用的python版本是3.8，cuda和cudnn都是对应的版本。 搭建和训练神经网络分为以下几个步骤：1
转载
2023-11-06 13:11:52
49阅读
