相信很多初学者和我一样，虽然用了那么久的tensorflow，也尝试了很多的实例，但那些实例基本都是直接利用官方文档现成的MNIST和cifar_10数据库，而一旦需要自己构建数据集时，完全不知道该如何制作并输入自己改的数据。另外，虽然也有一些人提供了相关的操作，但是总是或多或少存在各种各样的问题。今天给大家分享我的Tensorflow制作数据集的学习历程。 TensorFlow提供了标准的TFR
文章目录项目简介项目下载地址项目开发软件环境项目开发硬件环境前言一、数据加载的作用二、Pytorch进行数据加载所需工具2.1 Dataset2.2 Dataloader2.3 Torchvision2.4 Torchtext2.5 加载项目需要使用的库三、加载MINIST数据集3.1 数据集简介3.2 数据预处理3.3 加载数据集四、模型构建五、CrossEntropyLoss5.1 Soft
目录0.编程环境1、下载并解压数据集2、完整代码3、数据准备4、数据观察4.1 查看变量mnist的方法和属性4.2 对比三个集合4.3 mnist.train.images观察4.4 查看手写数字图5、搭建神经网络6、变量初始化7、模型训练9、模型测试MNIST是Mixed National Institue of Standards an...
原创
2021-08-13 09:35:38
1327阅读
废话不多说，我们直接开整。首先需要导入需要的类库，相关内容我会在后续代码中进行详细介绍。from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from keras import models,layers,regularizers
from keras.optimizers import RMSprop数据集
转载
2024-10-19 07:37:50
29阅读
1 简介Ｆｉｓｈｅｒ分类器同ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ）分类器一样是有监督分类方法，它通过计算图像的类内散布矩阵和类间散布矩阵，找到最 优 投 影面，使投影方向上的类内数据尽量密集而类间数据尽量分散。2 部分代码function varargout = main_gui(varargin)% MAIN_GUI MATLAB code for main_gui.fig
原创
2022-05-06 17:15:23
334阅读
今
原创
2023-06-14 18:03:35
117阅读
文章目录前言一、 k-近邻算法（KNN）1.算法介绍2.举个例子——电影分类3.步骤描述4.来了——代码实现二、实战之约会网站配对效果判断1.导入数据2.分析数据3.数据归一化4. 测试算法→使用错误率来检测性能5. 构建完整的系统6.总结分析三、实战之手写数字识别1.准备数据2.使用算法识别手写数字3.改进升华主题 前言K-近邻算法（k-Nearest Neighbor algorithm），
一、参考TensorFlow中文社区：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.htmlMNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。
转载
2021-08-04 14:34:22
402阅读
一、参考TensorFlow中文社区：://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.htmlMNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是...
转载
2022-03-15 14:07:30
468阅读
4.3贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类分类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯定理：通常，事件A在事件B条件下发生的概率，与事件B在事件A条件下发生的概率是不一样的，然而两者有确定的关系。即P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X) 。它表示先验概率P(Y)、条件概率P(X|Y)、证据P(X)来表示后验概
转载
2024-06-28 19:04:23
24阅读
KNN算法称为邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法。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
转载
2024-07-21 23:22:10
101阅读
线性回归 步骤 构造线性回归数据 定义输入层 设计神经网络中间层 定义神经网络输出层 计算二次代价函数，构建梯度下降 进行训练，获取预测值 画图展示 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p
原创
2022-09-23 18:15:26
108阅读
arc_lossimport torch as timport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass ArcLoss(nn.Module):
def __init__(self, class_num, feature_num, s
原创
2021-04-22 23:25:10
1352阅读
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后，胖哥对此代码加了详细的注释！！！一、贝叶斯分类介绍贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在
转载
2024-07-19 21:34:46
20阅读
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。一、病人分类的例子让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑
opencv c++ svm支持向量机，mnist手写数字分类模型训练。
原创
2023-03-30 19:35:50
374阅读
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classificat
原创
2024-08-15 09:13:27
23阅读
一、简介 Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 二、源代码 ...
转载
2021-06-27 23:46:00
346阅读
2评论
一、简介Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。二、源代码function varargout = main_gui(varargin)% MAIN_GUI MATLAB code for main_gui.fig% MAIN_GUI, by its
原创
2021-11-08 12:47:19
249阅读
一、简介Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。二、源代码function varargout = main_gui(varargin)% MAIN_GUI MATLAB code for main_gui.fig% MAIN_GUI, by its
原创
2021-11-08 13:40:29
195阅读
