读取并分析如下四个文件‘train-images-idx3-ubyte’‘train-labels-idx1-ubyte’‘t10k-images-idx3-ubyte’‘t10k-labels-idx1-ubyte’#_*_coding:utf-8_*_import numpy as npimport osclass Mnist(object): de...
原创
2021-08-25 15:47:34
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# 使用Python导入MNIST数据集并转换为Numpy格式
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个广泛使用的手写数字识别数据集，通常用于机器学习和深度学习的入门项目。在这篇文章中，我们将学习如何导入MNIST数据集并将其转换为Numpy数组，以便于后续的处理和训练。
## 整体流程
我们将分为以下
首先是参考网站： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/struct.html https://docs.python.org/zh-cn/3.8/tutorial/inputoutpu ...
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2021-09-12 19:54:00
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【df apply所有列】df.applymap(lambda v: v+1) 【duplicated保留所有行】df.duplicated(keep=False) 【pivot_table使用】index = 需要groupby的东西values = 有用的东西columns = 放在column上的indexpd.pivot_table(df,index=[字段1],val
import numpy as np
from urllib import request
import gzip
import pickle
filename = [
["training_images","train-images-idx3-ubyte.gz"],
["test_images","t10k-images-idx3-ubyte.gz"],
["training_labels",
原创
2021-05-01 22:10:31
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1. NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码 代码如下:$ sudo pip install numpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码 代码如下:
$ sudo pip instlal ipython
$ ipython --pylab #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块2. NumPy基础2.1
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2023-07-04 23:13:16
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多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取一、模型构建多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成：（1）添加多项式特征（2）标准化（3）逻辑回归添加多项式特征将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1]\)二次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2,x_0x_1,x_1^2]\)三次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2
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2024-01-06 21:39:39
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MNIST虽然很简单，但是值得我们学习的东西还是有很多的。项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。CNN模块：卷积神经网络的组成；train模块：利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型test模块：加载训练好的模型对测试集数据进行测试cnn.pt ： train 的CNN模型注意！ 有GPU的小伙伴尽量使用GPU训
# 如何在Python中读取MNIST数据集
## 介绍
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是用于手写数字识别的经典数据集。它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文将指导你如何在Python中读取和使用MNIST数据集。我们将按照以下步骤进行：
# LDA对MNIST分类
## 引言
LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种常用的线性分类算法。该算法的目标是在降低数据维度的同时，最大化类间的距离，最小化类内的距离，从而实现更好的分类效果。本文将介绍如何使用LDA算法对MNIST手写数字数据集进行分类。
## 数据集介绍
MNIST是一个经典的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测
原创
2023-07-24 11:43:02
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第一：语句和语法# 表示注释掉的内容\ 续行print("yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy\
yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy"); 分号：同一行放置多个语句以分号作为分割符print('cyy');print('zzl')
输出结果：
cyy
zzl语句（代码块）用缩进方式体现
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2023-07-11 17:03:11
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# 1.MNIST数据集简介1.MNIST数据集即MNIST手写数字图像集，是机器学习领域非常经典的一个数据集。2.MNIST数据集由0到9的数字图像构成。训练图像有六万张，测试图像有一万张。这些图像可以用于学习和推理。3.MNIST的图像数据是28px*28px的灰度图像，各个像素的取值在0到255之间。每个图像都相应地标有“0”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”...等标签。4.MNIS
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2023-12-07 13:36:02
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这个是TensorFlow官方教程《深入MNIST》中的完整代码。完整教程在这里。 代码注释是本人结合教程和自己的理解加的，如有错误请指正。# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import
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2024-03-28 11:18:43
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Python 中可以使用 numpy 库来实现卷积操作。具体方法为使用 numpy.convolve() 函数，该函数的第一个参数为被卷积的信号，第二个参数为卷积核(也叫滤波器)。示例如下：import numpy as np
signal = [1, 2, 3]
kernel = [0, 1, 0.5]
result = np.convolve(signal, kernel)
print(
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2023-07-01 13:41:14
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这个是TensorFlow官方教程中“MNIST机器学习入门”这部分的完整代码，并加入了部分注释。 原教程中详细地讲解了一下如何使
原创
2022-09-13 14:34:36
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文章目录(一) 问题描述(二) 设计简要描述(三) 程序清单(四) 结果分析(五) 调试报告(六) 实验小结 (一) 问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist提供的手写数字体。(二) 设计简要描述机器学习的三个基本步骤—— 程序设计思路——(此图放大可看清)(三) 程序清单import numpy as np
from mn
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2023-09-28 22:36:56
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Numpy库学习0. 基本数据类型0.1 Ndarray 对象0.2 常用 NumPy 基本类型0.2.1 数据类型对象 (dtype)0.3 数组属性1. 创建数组1.1 普通创建数组1.2 从已有的数组创建数组1.3 从数值范围创建数组1.4 切片和索引1.5 高级索引2. 数组操作2.1 广播(Broadcast)2.2 迭代数组2.3 数组操作2.3.1 修改数组形状2.3.2 翻转数组
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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本节开始学习使用tensorflow教程，当然从最简单的MNIST开始。这怎么说呢，就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。在此节，我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。 开始先普及一下基础知识，我们所说的图片是通过像素来定义的，即每个像素点的颜色不同，其对应的颜色值不同，例如黑白图片的颜色值为0到255，手写体字符，白色的地方为0，黑色为1，如下图。
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2024-05-24 19:10:50
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一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一 前期工作环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??）1.设置GPU或者cpuimport torch
import tor
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2024-01-25 18:51:16
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