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K近邻手写数字识别
MNIST
手写数字识别
代码详细备注版【零基础入门使用】
详细讲解视频可看B站up:唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频,解答了我很疑惑。下面放了两个版本的代码,第一个是上面up主讲解的代码,下面的那个是pytorch官方给出的mnist代码。官方代码链接:github一、详细备注版#来自b站up唐国梁Tommy#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimp
华墨1024
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2024-01-21 05:43
ML:2-2-1 Tensorflow
Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow实现继续看
手写数字识别
的例题第一步
skylar0
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2024-01-18 09:47
tensorflow
人工智能
python
[源码和文档分享]基于Python实现的
手写数字识别
一、准备测试准备:pycharm,windows自带画图功能,python3.5安装python3.5将解压的文件夹拖入pycharm中,设置解释器路径为:文件解压路径\ML_num\venv\Scripts\python.exe若要调用文件,只要点入文件并点击右上角绿色三角或鼠标右键点run相应文件参考文档和完整的文档和源码下载地址:https://www.write-bug.com/artic
ggdd5151
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2024-01-18 04:53
机器学习小记——KNN(
K近邻
)
为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天~博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是MachineLearning,ML机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学
AI小白龙*
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2024-01-17 22:07
机器学习
人工智能
pytorch
jupyter
python
KNN
算法
机器学习-KNN近邻算法分类模型、交叉验证
K近邻
法的工作原理:某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离,根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值:K值不同会导致分类结果的不同距离:采用欧几里得公式求得距离适用范围
AAI机器之心
·
2024-01-17 15:04
机器学习
近邻算法
人工智能
pytorch
深度学习
python
python机器学习——分类模型评估 & 分类算法(
k近邻
,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,逻辑回归,svm)
目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】
K近邻
算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例:新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例:泰坦尼克号预测生死
Perley620
·
2024-01-17 10:59
python
机器学习
python
分类
决策树
随机森林
机器学习:李航 统计学习方法 笔记
P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach:
k近邻
lealzhan
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2024-01-17 08:54
机器学习
算法
python学习笔记9(程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1)
(三)顺序结构(四)选择结构1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模,数据建模可视化工具,除了传统的数据分析外,算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互,内置
K近邻
贾庆华
·
2024-01-17 00:30
学习
笔记
AI扩展
手写数字识别
应用(一)
本文的应用是基于前文“
手写数字识别
应用”中的基础应用进行扩展实现的。本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程。
人工智能MOS
·
2024-01-16 19:03
人工智能
模型
机器学习
深度学习
AI扩展
手写数字识别
应用(二)
理解代码输入处理在新应用的代码部分,和我们在
手写数字识别
课程介绍的代码比起来,差别最大的地方就在于如何处理输入。
人工智能MOS
·
2024-01-16 19:03
windows
microsoft
linux
人工智能
服务器
数据库
毕业设计:基于SVM的
手写数字识别
系统 机器视觉 人工智能
前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大
Krin_IT
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2024-01-16 13:35
课程设计
人工智能
pytorch集智-5
手写数字识别
器-卷积神经网络
1简介简称:CNN,convolutionalneuralnetwork应用场景:图像识别与分类(CNN),看图说话(CNN+RNN)等优越性:和多层感知机相比,cnn可以识别独特的模式,可以自动从数据中提取特征。一般机器学习需要特征工程,cnn可以自动识别,极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点:层包含卷积层,池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出:输入可为图像,输出为目标分类个数(比
peter6768
·
2024-01-16 07:15
pytorch
cnn
人工智能
深度学习---从入门到放弃(四)优化器
深度学习—从入门到放弃(四)优化器1.案例引入-MNIST
手写数字识别
现代深度学习优化中的许多核心思想(和技巧)可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。
佩瑞
·
2024-01-16 02:33
Pytorch深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
python
史诗级干货长文---
K近邻
算法
KNN简介
k近邻
法工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。
SQingL
·
2024-01-14 18:08
近邻算法
机器学习
人工智能
西瓜书读书笔记整理(十) —— 第十章降维与度量学习
10.1
k近邻
学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法(k-NearestNeighbors)是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。
smile-yan
·
2024-01-14 11:37
机器学习
西瓜书
AI
手写数字识别
(一)
简介本文将介绍一例"
手写数字识别
应用"的开发过程。本文将通过这一入门级案例展示人工智能应用开发中的典型元素,如准备人工智能应用开发所需的软件环境,使用Vi
人工智能MOS
·
2024-01-13 18:10
人工智能
机器学习
深度学习
深度学习入门之2--神经网络
神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3
手写数字识别
梦灯
·
2024-01-13 13:06
人工智能
python
【机器学习300问】6、什么是机器学习中的特征量?
例二:在
手写数字识别
任务中,人类可以很简单的识别出数字5,但却很难说明基于何种规律或是特征识别出了5,这是因为每一个人都有不同的书写习惯要发现其规律非常困难。
小oo呆
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2024-01-13 05:49
【机器学习】
机器学习
人工智能
4.3 TensorFlow实战三(3):MNIST
手写数字识别
问题-多层神经网络模型
一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST
手写数字识别
问题,提高了识别性能。
大白猿学习笔记
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2024-01-12 13:36
【机器学习】常见算法详解第1篇:
K近邻
KNN和API使用(已分享,附代码)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺
·
2024-01-11 02:39
人工智能
python笔记
机器学习
算法
人工智能
机器学习 -- 贝叶斯决策理论
场景之前我们通过
k近邻
算法和决策树做出了分类,这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果,我们可以根据这个结果做出决策,但是这个结果如果是错误的,就芭比扣了。
北堂飘霜
·
2024-01-10 20:19
机器学习
人工智能
【机器学习】常见算法:
K近邻
KNN和Python实现
机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测,应用LogisticRegression实现逻辑回归预
大雾的小屋
·
2024-01-10 10:08
python学习笔记
机器学习
算法
python
【机器学习】
K近邻
(K-Nearest Neighbor)算法入门指南
前言:
K近邻
(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法是利用数据点之间的距离来进行预测的一种监督学习方法。
Avasla
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2024-01-10 10:24
机器学习算法
人工智能
python
机器学习
【机器学习】常见算法详解第2篇:
K近邻
算法各种距离度量(已分享,附代码)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺
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2024-01-10 10:19
机器学习
python笔记
算法
机器学习
近邻算法
CNN算法实现
手写数字识别
(MNIST数据集)
基本过程如下图所示:x(图片的特征值):这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成,也就是说,每一个点都是这个图片的一个特征,这个其实比较好理解,因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响,只是影响的大小不同而已。W(特征值对应的权重):这个值很重要,经过一系列训练,从而得出每一个特征对结果影响的权重,我们训练就是为了得到这个最佳权重值。b(偏置量):为了去线性化。y(预测的
你好,明天,,
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2024-01-10 06:34
CNN
Python代码
tensorflow
09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集
Softmax回归1.回归估计一个连续值,分类预测一个离散类别2.MNIST:
手写数字识别
;ImageNet:自然物体分类置信度可以定义为,在特定条件下,根据一定数据做出正确抉择的概率。
sendmeasong_ying
·
2024-01-10 06:53
深度学习
回归
分类
数据挖掘
十大数据挖掘算法之KNN算法
一、KNN算法概述KNN(k-NearestNeighbor)算法,又称
K近邻
算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。
清梦载星河
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2024-01-09 15:34
【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比(RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP)
%样条和多项式%*自适应回归样条(ARES)%*局部加权多项式(LWP)%*加权
k近邻
回归(WKNNR)%树模型%*决
随风飘摇的土木狗
·
2024-01-09 11:30
matlab
回归
开发语言
入门深度学习——基于全连接神经网络的
手写数字识别
案例(python代码实现)
入门深度学习——基于全连接神经网络的
手写数字识别
案例(python代码实现)一、网络构建1.1问题导入如图所示,数字五的图片作为输入,layer01层为输入层,layer02层为隐藏层,找出每列最大值对应索引为输出层
啥都不懂的小程序猿
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2024-01-08 21:43
人工智能
深度学习
Pytorch
深度学习
python
神经网络
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.44
调试
手写数字识别
代码时出现的问题,将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练,详见上一条博客(Mnist
手写数字识别
cpu训练与gpu训练),但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。
华墨1024
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2024-01-08 19:33
【人工智能实验】运用贝叶斯决策理论实现
手写数字识别
目录实验二运用贝叶斯决策理论实现
手写数字识别
一、实验目的二、实验原理1、分类器原理2、实现
手写数字识别
算法原理三、实验结果四、实验总结1、实验流程2、分析不同模板对于实验结果的影响。
小果果学长
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2024-01-08 09:11
人工智能
机器学习
手写数字识别
贝叶斯决策理论
师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序!
内容提纲:环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(
手写数字识别
)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络(CNN)t
weixin_30915275
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2024-01-08 09:19
python
人工智能
操作系统
【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器
随着LeNet-5网络成功应用在
手写数字识别
领域,卷积神经网络已成为计算机视觉的研究热点。本文主要介绍卷积自编码器(ConvolutionalAuto-Encoder,CAE)的基本结构与工作原理。目
洋洋Young
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2024-01-07 13:18
深度学习
人工智能
卷积神经网络
k近邻
算法(KNN)原理小结
提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.
K近邻
法(KNN)原理小结-刘建平Pinard-博客园(cnblogs.com)文章目录前言一、KNN算法三要素1.既然有了k个最近邻居那么如何判断样本分类呢
笔写落去
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2024-01-07 07:55
机器学习
算法
机器学习
近邻算法
Pytorch|卷积操作需要四维数据但是输入却只有二维问题探讨
环境python3.6pytorch1.0.0torchvision0.2.1问题描述在用pytorch实现简单的
手写数字识别
项目时遇到了这个错误,这里记录一下。
han_mj
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2024-01-07 02:02
pytorch
python
深度学习
pytorch
机器学习 - 决策树
场景之前有说过
k近邻
算法,
k近邻
算法是根据寻找最相似特征的邻居来解决分类问题。
k近邻
算法存在的问题是:不支持自我纠错,无法呈现数据格式,且吃性能。
k近邻
算法的决策过程并不可视化。
北堂飘霜
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2024-01-06 07:26
AI
python
机器学习
决策树
人工智能
机器学习算法分类
监督学习目标值:类别--分类问题目标值:连续型的数据--回归问题分类模型
k近邻
算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归,SVM,回归模型线性回归,岭回归无监督学习目标值:无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学
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2024-01-06 01:40
【Python机器学习】
k近邻
——模型复杂度与泛化能力的关系
以某数据进行研究,先将数据集分为训练集和测试集,然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估:fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237
·
2024-01-05 23:30
机器学习
python
人工智能
【Python机器学习】
k近邻
——
k近邻
回归
k近邻
算法还可以用于回归任务,如果单一近邻,预测结果就是最近邻的目标值,使用多个近邻时,预测结果为这些邻居的平均值。
zhangbin_237
·
2024-01-05 23:30
机器学习
python
回归
【Python机器学习】
k近邻
的优缺点
neighbors分类器有两个重要参数:邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数(3、5个)往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解,通常不需要过多调节就可以得到不错的性能,构建模型的速度通常很快,但是如果训练集很大,预测速度可能会比较慢。缺点包括:对于有很多特征的数据集往往效果不好,对于大多数特征的大多数取值为0的数据集(也就是所谓的稀疏数据集)尤为不好,是实践中往
zhangbin_237
·
2024-01-05 22:54
机器学习
python
人工智能
Hello World!
一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序:采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的
手写数字识别
数据集,它包含了许多不同人手写的数字图片
广煜永不挂科
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2024-01-05 21:08
大模型微调
python
pytorch
mnist
KNN 回归
K近邻
回归(K-NearestNeighborsRegression)是一种基于实例的回归算法,用于预测连续数值型的输出变量。
写进メ诗的结尾。
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2024-01-05 12:53
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
3 k 近邻法
k近邻
法(K-NN)是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量,对应于特征向量的点;输出为实例的类别,对应于实例的类别,可取多类。
奋斗的喵儿
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2024-01-05 07:50
详解机器学习算法基础--
K近邻
算法
K近邻
算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的,比如著名的iris数据集,就给定了我们每一个数据所属的类别,通俗一点讲,我们拿到一个数据,对应一个特征。
quzah
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2024-01-05 06:44
机器学习
机器学习
算法
近邻算法
机器学习:6.机器学习 ---
K近邻
D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类D、kNN算法不属于无监督学习A第2关:
K近邻
再识
HNU岳麓山大小姐
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2024-01-05 06:43
机器学习
机器学习
机器学习 --
k近邻
算法
场景我学习Python的初衷是学习人工智能,满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久,做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂,包含多层神经网络,每一层都包含大量的神经元(节点)。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示,而无需手动设计特征。通过多层神经网络,深度学习模型可以逐层提取和组合特征,从而更好
北堂飘霜
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2024-01-05 06:39
AI
python
机器学习
近邻算法
人工智能
【Python机器学习】
k近邻
——
k近邻
分类
除了仅考虑最近邻,还可以考虑任意(k个)邻居,这也是
k近邻
算法名字的由来。
zhangbin_237
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2024-01-05 03:47
机器学习
python
分类
pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练:原理介绍与实现
1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试:MNIST
手写数字识别
4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功
ctrl A_ctrl C_ctrl V
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2024-01-04 18:23
#
混合精度计算
python
pytorch
神经网络
深度学习
人工智能
自定义数据集的
手写数字识别
(基于pytorch,可下载训练数据集)
代码依赖的环境,库的引入有以下:#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport
草莓橙子碗
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2024-01-04 11:54
pytorch
人工智能
机器学习
机器学习-深度学习入门CV-
手写数字识别
实验
机器学习-深度学习入门CV-
手写数字识别
实验要求本实践使用多层感知器训练(DNN)模型,用于预测手写数字图片。
septnancye
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2024-01-03 08:58
02学习笔记(随记)
机器学习
深度学习
学习
手写数字识别
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