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K近邻手写数字识别
【图论】最小生成树(python和cpp)
二、简介(a)点云建立的
k近邻
图(b)
k近邻
图上建立的最小生成树最小生成树(MinimumSpanningTree,简称MST)是一种在带权无向图中的树,它连接了图中所有节点并且总权重最小。
坚果仙人
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2023-11-14 18:54
数学理论
图论
python
c++
lenet5
手写数字识别
LeNet-5(也称为LeNet)是一种经典的卷积神经网络(CNN),最初由YannLeCun等人于1998年提出,用于
手写数字识别
。
南抖北快东卫
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2023-11-14 08:37
LeNet-5
Pytorch使用多层感知机完成MNIST
手写数字识别
(更新:LeNet实现Fashion-MNIST
手写数字识别
)
综述数据集:MNIST手写数字数据集网络架构:定义了一个三层的一个感知机,其中输入层有28*28个结点,输出层有9个结点,隐藏层为512个神经元(模型中隐藏层的个数不用太多就可以)损失函数:使用的是交叉熵损失函数优化器:使用的是Adam优化器数据集对于图像的表示方法有很多,其中包括二值图像:用0表示黑色,用1表示白色;灰度图像:不仅仅有黑色和白色,还包括灰色、深灰色等,可以用256个灰度等级进行表
♡Coisíní♡
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2023-11-14 05:13
pytorch
python
人工智能
Python 统计学习方法——kdTree实现
K近邻
搜索
效果说明:Input:输入Num个Dim维点的坐标,Points.size=(Num,Dim),输入一个目标点坐标Target、查找最近邻点数量K。Output:求出距离Target最近的K个点的索引和距离。(具体坐标可由索引和Points列表获取)环境要求:Python3withnumpyandmatplotlib当Dim=2、Num=30、K=4时,绘制图如下:输出:candidate_ind
Retrospector
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2023-11-13 11:20
Python学习
python
算法
人工智能
【机器学习实验一】
k近邻
算法(KNN)
【机器学习实验一】
k近邻
算法(KNN)一、配置环境看了很多教程,最终决定安装Anaconda+Pycharm的环境。因为Anaconda中包含了很多库,使用的时候就不用另外手动安装了。
疯狂的大马猴—
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2023-11-13 09:45
python
机器学习
pycharm
MNIST
手写数字识别
实验(SVM)
实验接上回KNN的实验这是SVM的方法选择使用sklearn中已经实现的SVM的方法sklearn中SVM的相关参考资料:中文文档SVM的API详细了解怎么使用各个接口,参数怎么调整的话要去看官方的文档。中文文档介绍了一些使用经验。和上次的方法类似,我们先进行采样,进行数据量比较小的测试,方便看到效果。可以观察到每个参数都有默认的值,所以不调整参数,直接使用默认值测试。训练数据集每个数字采样100
BanFcc
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2023-11-13 09:43
Kmeans聚类(
手写数字识别
)
Kmeans算法原理:在给定K个初始聚类中心点的情况下,(1)把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中。(2)分类完后计算从新每个类的中心点(取平均值),然后进行迭代从新第(1)步和第(2)步。直到类中心点的变化很小,或者达到指定迭代次数。具体实现步骤(matlab)可参考:(145条消息)Kmeans聚类算法详解_思绪无限的博客-CSDN博客_kmeans聚类算法Python中在sk
WZLYJY
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2023-11-12 19:02
模式识别与机器学习
聚类
kmeans
matlab
深度学习之基于Pytorch框架的MNIST
手写数字识别
文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 MNIST是一个
手写数字识别
的数据集,是深度学习中最常用的数据集之一。
雅致教育
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2023-11-12 18:34
深度学习
python
计算机毕业设计
深度学习
pytorch
人工智能
使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN
手写数字识别
神经网络
1、CNN卷积神经网络2、torchvision.datasets3、MINIST数据集4、神经网络的训练5、pytorch训练模型的保存CNNPyTorch提供了许多预加载的数据集(例如FashionMNIST),所有数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类,它们具有__getitem__和__len__实现的方法。因此,它们都可以传递给torch.utils.data.
懒懒小道长
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2023-11-12 00:21
pytorch
神经网络
cnn
人工智能
机器学习
Python_机器学习_算法_第1章_K-近邻算法
Python_机器学习_算法_第1章_K-近邻算法K-近邻算法学习目标1.1K-近邻算法简介学习目标1什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.2电影类型分析1.3KNN算法流程总结2小结1.2
k近邻
算法
管程序猿
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2023-11-11 22:53
算法
机器学习
python
机器学习推导+python实现(八):线性可分支持向量机
本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归(一)、逻辑回归(二)、
K近邻
(三)、决策树值ID3(四)、CART(五)、感知机(六)、神经网络(七)、线性可分支持向量机(八)、线性支持向量
明曦君
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2023-11-11 18:04
机器学习手推
python
机器学习
开源推荐系统Librec中recommender模块算法了解——cf模块
1.
k近邻
(k-NearestNeighbor)算法介绍及在推荐系统中的应用https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179
k近邻
(k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类和回归方法
weixin_30487701
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2023-11-11 11:07
人工智能
数据结构与算法
【周志华机器学习】机器学习中的距离度量
切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.巴氏距离8.汉明距离9.夹角余弦10.杰卡德相似系数11.皮尔逊系数参考资料ML-NLP机器学习各种距离优缺点常见距离度量方法优缺点对比
K近邻
算法的核心在于找到实例点的邻居
CHH3213
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2023-11-10 23:01
机器学习
机器学习
闵可夫斯基
如何在先楫HPM6750上运行轻量级AI推理框架TinyMaix
甚至在ArduinoATmega328(32KBFlash,2KBRAM)上都能基于TinyMaix进行
手写数字识别
。二、TinyMaix移植本节介绍如何将TinyMa
上海慧鲲电子有限公司
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2023-11-10 18:34
人工智能
单片机
mcu
STM32单片机使用KNN算法实现鸢尾花分类
通过检索发现,在单片机端实现KNN算法的例子较少,仅有几个用单片机实现
手写数字识别
的。本例程硬件使用的是STM32F103C8T6最小系统板,IAR/MDK开发环境,STM32CubeMX进
wanglong3713
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2023-11-10 08:03
STM32
算法
单片机
1024程序员节
机器学习
分类
算法
【啃书吧:深度学习与MindSpore实践】第二章 2.3 分类问题算法
分类问题在现实中应用非常广泛,例如区分图片上的猫和狗、
手写数字识别
、垃圾邮件分类、人脸识别等。分类问题有二分类(是或否)和多分类(多个类别中差别哪一类),而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问
xiao | yang
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2023-11-09 16:45
算法
人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习
手写数字识别
模型研究与实践
如果有给自己作业起到参考帮助,请给我点个赞哦,嘿嘿嘿嘿基于PyTorch的深度学习
手写数字识别
模型研究与实践摘要
zhihong2002
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2023-11-08 21:23
CQUPT作业
深度学习
计算机视觉
pytorch
干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总!
包括:线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析
K近邻
、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与
Python数据之道
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2023-11-08 07:02
神经网络
算法
决策树
聚类
机器学习
【深度学习】
手写数字识别
文章目录一、步骤1.导包2.查看数据集图片3.多层感知器4.结果总结一、步骤1.导包#导入需要的包importnumpyasnpimportpaddleaspaddleimportpaddle.fluidasfluidfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfrompaddle.fluid.dygraphimportLinearp
木木牙
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2023-11-08 06:08
人工智能
深度学习
人工智能
回归模型原理总结及代码实现
保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出
K近邻
回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。
金戈鐡馬
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2023-11-08 01:46
人工智能
深度学习
Python
回归
人工智能
算法原理
机器学习
pytorch实现 ---
手写数字识别
文章分类在Pytorch:Pytorch(1)---《pytorch实现---
手写数字识别
》pytorch实现---
手写数字识别
目录1.项目介绍2.实现方法3.程序代码4.运行结果1.项目介绍使用pytorch
不去幼儿园
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2023-11-06 15:13
Pytorch
项目实战
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习入坑指南(九):TensorFlow 实战——
手写数字识别
(MNIST 数据集)
上篇文章简要介绍了「深度学习」,接下来,我们将从最经典的例子入手进行实战。一、背景知识简介1TensorFlowTensor:张量(即多维数组),Flow:(数据)流TensorFlow,是一个使用数据流图(dataflowgraohs)技术来进行科学计算的开源软件库,它由GoogleBrain团队开发,被广泛应用于各种感知和语言理解任务的机器学习。点击访问:TensorFlow官网,可以查阅官方
EvanNightly
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2023-11-06 07:11
【ML】分类问题
常用入门案例:垃圾邮件检测、图像分类、
手写数字识别
、考试通过预测。分类问题和回归问题的明显区别:分类问题的结果是非连续型标签,回归输出结果是连续型数值。常用模型
ahojcn
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2023-11-05 12:27
机器学习
ML
毕业设计-基于卷积神经网络的
手写数字识别
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、卷积神经网络二、算法实现三、实验结果与分析四、总结实现效果图样例最后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
HaiLang_IT
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2023-11-05 08:30
机器视觉毕业设计
毕设选题教程
深度学习
课程设计
神经网络
算法
机器学习
java
Matlab搭建AlexNet实现
手写数字识别
Matlab搭建AlexNet实现
手写数字识别
个人博客地址文章目录Matlab搭建AlexNet实现
手写数字识别
环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境
闪电丶教主
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2023-11-05 08:58
matlab
开发语言
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
机器学习实战教程(一):K-近邻算法(a)
实战实例:电影类别分类、约会网站配对效果判定、
手写数字识别
。本文出现的所有代码和数据集,均可在我的github上下载,欢迎Follow、Star:Github代码地址
公子曼步
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2023-11-05 03:32
深入理解XGboost
Miracle8070From:AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,在这简单的先捋一捋,常见的机器学习算法:监督学习算法:逻辑回归,线性回归,决策树,朴素贝叶斯,
K近邻
文文学霸
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2023-11-04 03:19
机器学习 —— 支持向量机
3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四、SMO算法4.1小规模数据集4.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集4.3、利用完整PlattSMO算法加速优化五、示例:基于SVM的
手写数字识别
DreamWendy
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2023-11-03 19:48
人工智能
机器学习
支持向量机
机器学习
人工智能
手写数字识别
--神经网络实验
实验源码自取:神经网络实验报告源码.zip-蓝奏云上深度学习的课程,老师布置了一个经典的实验报告,我做了好久才搞懂,所以把实验报告放到CSDN保存,自己忘了方便查阅,也为其他人提供借鉴由于本人是小白,刚入门炼丹,有写地方搞不懂,实验报告有错误的在所难免,请及时指出错误的地方前馈神经网络的设计一、实验目标及要求1.掌握python编程2.掌握神经网络原理3.掌握numpy库的基本使用方法4.掌握py
IT小艺
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2023-11-02 11:11
pytorch
深度学习
神经网络
手写数字识别
KNN算法详解,从0到1,入门到就职只需这一篇
文章目录1.1K-近邻算法简介学习目标1什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.2电影类型分析1.3KNN算法流程总结2小结1.2
k近邻
算法api初步使用学习目标1Scikit-learn
钰涵雨辰
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2023-10-31 20:44
数据分析挖掘
算法
机器学习
人工智能
机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现
KNN算法,也称
K近邻
算法,是一种监督学习的分类算法。
weixin_43692562
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2023-10-31 20:13
自己动手实现一个深度学习算法——二、神经网络的实现
非线性函数8)ReLU函数2.三层神经网络的实现1)结构2)代码实现3.输出层的设计1)概述2)softmax函数3)实现softmax函数时的注意事项4)softmax函数的特征5)输出层的神经元数量4.
手写数字识别
千里之行起于足下
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2023-10-31 17:12
深度学习
机器学习
深度学习
算法
神经网络
深度学习代码怎么读-小白阶段性思路(以
手写数字识别
应用为例)
完善更新深度学习代码初尝试:小白的学习之路第一步:学习编程语言第二步:学习基础知识第三步:学习深度学习框架第四步:阅读示例代码第五步:调试和实验第六步:查阅文档和资源第七步:参与社区和讨论一个简单的深度学习代码案例(
手写数字识别
是Yu欸
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2023-10-31 16:56
笔记
深度学习
人工智能
python
论文阅读
笔记
经验分享
论文笔记
paddle实现
手写数字识别
(1)
学习思路内容来源于百度毕然老师学习课程教案。图1是毕然老师总结的“纵横学习方法”。首先基于百度的paddle来建模解决一个问题的思路,纵向上分为六个步骤,横向上对每一个步骤进行细分学习。数据处理#设置数据读取器,API自动读取MNIST数据训练集train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')读取minst的train训练集数据,pa
Bonyin
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2023-10-30 18:51
机器学习
paddle
python
机器学习
Pytorch实现
手写数字识别
1、流程分析准备数据,需要准备DataLoader构建模型,可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存模型的评估2、准备数据集和测试集使用torch中自带的MNIST数据集,调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象,需要对其进行处理,为了进行数据的处理,接下来学习torchvision.transforms的方法2.1、torchvision.transforms的
Vinsmoke -Hou
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2023-10-29 15:29
深度学习
pytorch
人工智能
pytorch
【补档】基于PyTorch的
手写数字识别
“过去都是假的,回忆是一条没有归途的路,以往的一切春天都无法复原,即使最狂热最坚贞的爱情,归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实,唯有孤独永恒。”作者主页:追光者♂个人简介:[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主
追光者♂
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2023-10-29 15:25
Python从入门到人工智能
pytorch
人工智能
python
深度学习
手写数字识别
Python从入门到人工智能
机器学习
机器学习实战
k近邻
2-约会网站
发布的代码都是经本人调试,在Python2.7上可以正常运行的。后面还会附带一些自己在写代码过程中遇到的问题。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdefclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape
suxuer
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2023-10-29 11:58
机器学习(一) —— 机器学习基础
机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1
K近邻
算法
share16
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2023-10-29 09:41
机器学习
python
【机器学习-04】KNN算法+模型选择与调优
K近邻
算法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。
Kukkuma
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2023-10-28 02:28
机器学习
算法
python
【机器学习算法-
K近邻
(KNN)】
机器学习笔记(1)-
K近邻
K近邻
算法scikit-learn
K近邻
算法API案例机器学习算法步骤k值的选择鸢尾花数据集种类预测鸢尾花数据集案例实现交叉验证
K近邻
算法什么是
k近邻
算法(
k近邻
算法又叫做knn
闲看庭前梦落花
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2023-10-28 02:56
机器学习算法
机器学习
python
算法
深度学习系列之cs231n assignment1 KNN(二)
那么这一次的分享就是assignment1中
K近邻
分类器的使用,以及完成其中的四个问题,这四个
明曦君
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2023-10-27 09:06
深度学习
python
机器学习
KNN算法实例——鸢尾花种类预测
线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现
k近邻
法分类模型方法:fit(X,y):训练模型predict:使用模型来预测,返回待预测样本的标记
学徒SJA
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2023-10-27 04:17
算法
python
机器学习-监督学习之分类算法:
K近邻
法 (K-Nearest Neighbor,KNN)
鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn的相关函数简介train_test_splitcross_val_score交叉验证传送门绘图相关:Matplotlibsklearn相关小函数小问题KNN概述
k近邻
小韭菜~
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2023-10-26 23:47
机器学习
KNN算法初识
一、算法介绍KNN算法中文名称叫做
K近邻
算法,全称是k-NearestNeighbor。KNN是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。
这里假装有个名字
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2023-10-26 19:05
案例1——
手写数字识别
一.MNIST数据集如图3-24,MNIST手写数字图像集是由0到9的数字图像构成。训练图像有6万张(用于学习),测试图像有1万张(用于推理)。MNIST的图像数据是28像素X28像素的灰度图像,各像素的取值在0到255之间。每个图像数据都相应标有“7”,“2”,“1”等标签1、读入MNIST数据集书中提供的mnist.py脚本(dataset目录下),提供了从下载MNIST数据集到将这些数据转换
HavingAFish
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2023-10-26 05:54
Deep
Learning
案例
Deep
Learning
from
Scratch
深度学习
deeplearning4j训练推理案例2023——
手写数字识别
文章目录1.minist数据集2.依赖包3.手写数字训练与推理4.扩展阅读deeplearning4j自带学习案例项目deeplearning4j-examples1.minist数据集下载链接6W训练集,1W测试集2.依赖包主要是deeplearning4j、javacv的一些包,案例打出的jar包1.3G,pom来自githubdeeplearning子项目deeplearning4j-exa
jwolf2
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2023-10-26 05:41
java
ai
deep
learning
机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论(四)线性回归中的梯度下降法...
(小小:机器学习的经典算法与应用)(小小:机器学习理论(一)KNN-
k近邻
算法)(小小:机器学习理论(二)简单线性回归)(小小:机器学习理论(三)多元线性回归)(小小:机器学习理论(四)线性回归中的梯度下降法
weixin_39607423
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2023-10-26 02:24
机器学习中为什么需要梯度下降
线性分组码的最小汉明距为6
线性回归梯度下降法python
KNN(
K近邻
)水仙花的分类(含答案)
题目以下采用K-NN算法来解决水仙花的分类问题,每个样本有两个特征,第一个为水仙花的花萼长度,第二个为水仙花的花萼宽度,具体数据见表,1)设置k=3,采用欧式距离,分析分类精度为多少?2)使用网格搜索方式找到最佳参数,并预测3)可视化我的数据集合就是这个excel数据展示代码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNei
koshi484
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2023-10-24 12:09
分类
数据挖掘
人工智能
(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现
手写数字识别
论文链接:Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络,但是其包含深度学习的基本模块:卷积层、池化层以及全连接层,其结构如图1所示。图1:LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析:1.1INPUT层:首先是数据输入层,输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C
老邱生
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2023-10-24 02:00
深度学习
神经网络
cnn
python
Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍(附代码)
一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN,在1998年被提出,是进行
手写数字识别
的网络,是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示,它具有连狙的卷积层和池化层,最后经全连接层输出结果。
摘星星的屋顶
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2023-10-24 02:29
Python相关知识
深度学习
pytorch
人工智能
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