0 前言 在Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(一)：概述一文中对 Vision Transformer 在图像分类中的发展进行了概述性总结，本文则对其中涉及的 Attention-based 部分进行详细说明。下一篇文章则会对概述中涉及的其他部分进行说明。 ViT 进展汇总思维导图如下图所示： 注意：文中涉及到的思维导图，可以通过 https://githu
我们的目标是构建一个机器学习模型，可以从已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习，从而能够预测新鸢尾花的品种。在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中一个（鸢尾花的品种）。这是一个分类（classification）问题的示例。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫作类别（class）。数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之一，所以这是一个三分类问题。初识数据鸢尾花（Iris）数据集，这是机器学习和统计学中一个
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2023-09-15 11:15:12
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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
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在Python中，`load_iris`是一个非常实用的函数，来自于`sklearn.datasets`模块，专门用来加载著名的鸢尾花（Iris）数据集。这个数据集包含了150个鸢尾花样本的几何特征，以及对应的种类标签，非常适合用作分类算法的入门示例。本文将详细探讨`load_iris`的用法，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等方面。
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网络上很多说是虚拟环境问题，是同时装了Python2和Python3的问题。其实这些大部分都不解决问题。因为这个现象的发生不是不能import任意的库，而是无法加载DLL库。探究真实原因首先排查是否为虚拟环境问题，既然那么多帖子都在说这个问题。打开Windows命令行，输入pip --version 后面就跟了它的目录位置，一般结尾为\Lib\site-packages\pip，而前面的路径就是你
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2023-11-10 13:41:38
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# 使用Python的`load_iris`读取鸢尾花数据集
在机器学习和数据科学中，数据的获取和处理是非常重要的第一步。在Python中，`sklearn`库提供了非常方便的方法来读取标准数据集，其中就包括著名的鸢尾花数据集。对此，本文将逐步介绍如何使用`load_iris`函数读取该数据集。
## 整体流程
为了方便理解，我们首先用一张表格展示读取鸢尾花数据集的整体步骤：
| 步骤
开始学习机器学习基础，在此留下学习心得与自己的理解。 啥也不说，先看一下鸢尾花啥样 好看吧~~~~ Iris1.环境搭建2.了解数据2.1读取数据2.2查看数据3.分离数据4.构建模型（k临近算法）5.评估模型（计算测试集精度）5.1方法一5.2方法二 1.环境搭建python版本最好是3.6.x及以上，我这里用的是3.7.1版本 安装有机器学习库sklearn、numpy，若没有用pip安装pi
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2023-09-11 21:14:45
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Kubernetes (K8s) 是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，它提供了丰富的功能和工具来简化容器集群的管理，使开发者能够更轻松地构建和部署应用程序。其中一个重要的功能是通过命令行工具或API调用来创建、部署和管理容器化应用程序。
对于K8s的初学者来说，学习如何使用K8s的相关命令和工具可能会有一定的难度。在本文中，我将教你如何实现"from sklearn.data
原创
2024-05-16 11:04:14
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操作题：利用鸢尾花数据实现数据加载、标准化处理、构建聚类模型并训练、聚类效果可视化展示及对模型进行评价一、数据加载from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
train_data, test_data, train_tar
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2024-07-01 16:59:39
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利用python决策树分析iris数据及树状图绘制数据说明数据划分模型训练及评估模型训练代码模型大致评估树状图绘制Graphviz安装配置及入门代码汇总基地部门公众号 数据说明数据来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php4个变量，分别为：'feature_names': ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)'
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2023-12-14 19:52:12
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Hopkins Statistic判断irir数据集聚类性能应用霍普金斯统计量（Hopkins Statistic） 可以判断数据在空间上的随机性，从而判断数据是否可以聚类。1.算法原理： 首先，从所有样本中随机找n个点，然后为每一个点在样本空间中找到一个离他最近的点，并计算它们之间的距离xi,从而得到距离向量x1,x2,…,xn; 然后，从样本的可能取值范围内随机生成n个点，对每一个随机生产的点
【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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参考文献【机器之心——使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络】1、LSTM简单介绍LSTM主要用于处理时间序列。在这里我们将一张图片的每一列或者每一行当成一个序列，这个序列是有一定的规律的，我们希望借助LSTM识别这种每一行的变化模式从而对数据集进行分类。2、关于MNIST数据集MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。我们可以根据以下内置功能从 TensorF
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2024-03-20 14:31:30
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一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
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2023-08-14 20:14:16
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文章目录前言一、数据集准备二、图像分类程序构建1.变量定义2.模型文件生成3.训练数据集生成4.训练完整代码5.验证完整代码6.预测完整代码训练效果预测效果总结 前言本文基于CNTK实现分类，并以之前的不同，本次使用C#实现，不适用python，python版的CNTK比较简单，而且python版的cntk个人感觉没什么必要，毕竟是微软的框架因此本人强迫症犯了，所以使用C#实现CNTK 环境版本
图像分类通用测试代码设备选择运用生成器的格式，选择GPU其中哪片"cuda:0" 或者cpu "cpu"，然后，输出使用的设备。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_avalible() else "cpu")
print("using {} device.".formate(device))图片转换操作定义字典形式的data_transf
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2024-06-08 22:38:48
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图像处理基础1、 图像数据类型最常用到的数据类型是double(双精度浮点型[0,1],(8字节/像素)64位表示一个像素)，uint8（无符号8bit整数，[0,255]，1字节/像素），logical（值为0或1，）。使用double是为了保证在运行过程中中间数据的精度；uint8是因为很多的图像都是采用8位二进制表示亮度分量的；logical可以应用到形态学、图像分割和图像识别
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2024-04-03 19:38:45
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python是一种动态解释性的强类型语言。 python下分几个类别，分别是cpython，jypython，ironpython，pypy等等，这些属于不同的解释器，但编写规范只有一个就是python。 官方主推的是cpython解释器：该解释器将python代码转换为C语言的字节码，转换为C语言能识别的字节码，然后在转换成二进制码，然后交由CPU运行。 jypytho
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2023-06-28 11:00:50
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1. LR算法简述LR 全称Logistic Regression,我们喜欢称她为逻辑回归或者逻辑斯蒂克回归，是传统机器学习中的最简单的最常用的分类模型。总之，LR算法简单、高效、易于并行且在线学习的特点，在工业界具有非常广泛的应用。在线学习指得是：可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。
LR适用于各项广义上的分类任务，,如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点
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2024-05-25 19:20:47
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朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？举例来说，有个测试样本，其特征F1
