使用libsvm对MNIST数据集进行实验在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。
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2015-06-19 20:22:00
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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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逻辑回归
解决分类问题里最普遍的baseline model就是逻辑回归，简单同时可解释性好，使得它大受欢迎，我们来用tensorflow完成这个模型的搭建。
1.环境设定
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import numpy as np
#import tensorflow as tf
import tensorflow
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2021-08-03 17:07:12
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机器学习 之 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器学习笔记 判别模型与生成模型P(Y|X)建模有两种策略：第一种是判别式模型，即直接对P(Y|X)来进行建模，例如线性回归模型，SVM，决策树等，这些模型都预先制定了模型的格式，所需要的就是通过最优化的方法学到最优参数Θ即可；第二种是生成式模型，这种策略并不直接对P(Y|X)进行建模，而是先对联合概率分布P(X,Y)进行建模，然后依据贝
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2024-07-08 09:58:25
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做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
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2024-02-14 14:16:25
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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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# 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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基于pytorch框架，采用神经网络和CNN网络实现Mnist数据集，该示例训练，相当于语言编程界的“hello world”入门程序。 文章目录前言一、Mnist数据模型简介二数据集的下载2.1网址下载2.2 基于pytorch框架自带模块加载2.3基于tensorflow自带框架加载（CNN） 前言基于pytorch框架实现Mnist数据集，掌握机器学习中第一个“hello world”程序一
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2023-10-08 11:33:22
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基于tensorflow2 最简单的keras demo，做一个备份，以后有需要直接复制 模型结构 代码 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers from tensorflow.ke
原创
2021-05-25 22:58:56
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（1）第一层为输入层，输入层的图片大小
原创
2021-09-08 11:51:47
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交代一下背景： 1. 由于机器过保，需要进行机器的置换，所以就有了这么个事情; 2. namenode是普通的ha模式，没有配置federation; 3. 需要尽最大的可能不影响生产环境中Hadoop集群的服务 4. 我们的集群都是通过hostname进行的配置，不是通过具体的ip进行的配置。推荐使用hostname进行配置 下面开始记录一下本次的工作: 这里
MNIST数据集是一个大型的手写体数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统，也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数据库中的图像集是NIST（National Institute of Standards and Technology）的两个数据库的组合：专用数据库1和特殊数据库3。数据集是有250人手写数字组成，50%是高中学生，50%是美国人口普查局。 MNIST数据集分为60,00
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2024-01-11 15:47:03
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# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 * 28）55000 张训练图像
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_
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2024-06-22 07:31:43
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pytorch实现两层神经网络1.神经网络结构图(出发点)2.pytorch代码3.程序结果4.pytorch程序改进（自动求梯度）5.pytorch程序再改进（创建model）6.参考文章 之前的版本使用的是numpy实现的两层神经网络，里边的一些方法难免和pytorch中的方法有些不一样，下面我们先列出torch中会用到的一些运算： # pytorch中
## 内积
# tensor.mm
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2024-01-28 06:11:10
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实验（二）代码段：# 实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64
import os
# os.environ['DEVICE_ID'] = '0'
import mindspore as ms
import mindspore.context as context
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
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2023-12-07 13:31:37
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一、下载推荐网盘下载，不用代码下载。不然太慢。MNIST数据集包含四个压缩包，后两个是用于训练（分为images和labels），前两个用于测试（同样分为images和labels）。其中内容是不可读的：如。其中，训练样本总共有60000个，包括55000用于训练，5000用于验证。对应得，有60000个标签（0-9）；测试样本有10000个。二、读取数据集的像素值1、使用python读取二进制文
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2023-10-18 19:42:21
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MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是手写体数字图片的图像数据集。MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中最常用的数据集之一，常用于训练和测试图像分类算法。其简单易用、数据量大、类别明确等特点使其成为机器学习入门和教学的理想素材。人数由美国国家标准与技术研究所（National Insti
原创
2024-05-14 11:17:39
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# MNIST 数据集的介绍和使用 PyTorch 进行图像分类的示例
## 引言
在机器学习和深度学习领域中，MNIST 数据集是一个非常经典的数据集，常用于图像分类模型的训练和评估。本文将介绍 MNIST 数据集的基本信息，并使用 PyTorch 框架来展示如何进行图像分类任务。在阅读本文之前，建议读者具备一定的 Python 和深度学习的基础知识。
## MNIST 数据集简介
MN
原创
2023-09-17 13:14:31
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# 使用 MNIST Docker 镜像的入门指南
在深度学习和计算机视觉领域，MNIST 数据集是一个经典的入门案例。它包含了大量手写数字的图像，广泛用于训练各种图像处理算法。随着容器化技术的发展，使用 Docker 镜像来快速部署和运行深度学习模型变得越来越普遍。本文将介绍如何使用 MNIST Docker 镜像，并提供一些代码示例供读者参考。
## 什么是 Docker？
Docker
原创
2024-08-08 16:22:16
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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
