MNIST机器学习入门

python sklearn机器学习入门之logistic

记录一下使用sklearn做逻辑回归的一些代码，避免忘掉使用到的库主要是matplotlib.pyplot(用来画图),numpy(做一些数组和矩阵运算),sklearn(用来做机器学习的算法库包括了基本全部的机器学习算法呢)加载一些库importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyfromsklearnimportlinear_model数据处理的函数defload
子龙爱弹琴·2023-07-18 02:17

【机器学习】分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）KNeighborsClassifier

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》K-近邻算法1、什么是K-近邻算法
士别三日wyx·2023-07-17 12:38

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘、图算法，搜索算法等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-07-17 10:23

Python使用Keras深度学习框架构建卷积神经网络模型识别MNIST手写字体实战例子

1、MNIST数据集介绍MNIST数据集是一个非常著名的手写数字数据集，是机器学习领域中最受欢迎的数据集之一。由该数据集构成的图片都是28x28的灰度图像。
申子辰林·2023-07-16 23:31

动手学深度学习——图像分类数据集（代码详解）

目录1.图像分类数据集1.1读取数据集1.2读取小批量1.3整合所有组件1.4小结1.图像分类数据集这里采用Fashion-MNIST数据集torchvision：torch类型的可视化包，一般计算机视觉和数据可视化需要使用
緈福的街口·2023-07-16 22:59

动手学深度学习——softmax回归的从零开始（代码详解）

softmax回归的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2定义softmax操作1.3定义模型1.4定义损失函数1.5分类精度1.6训练1.7预测1.8小结1.softmax回归的从零开始实现引入Fashion-MNIST
緈福的街口·2023-07-16 22:24

Internal: Invoking GPU asm compilation is supported on Cuda non-Windows platforms警告

InvokingGPUasmcompilationissupportedonCudanon-WindowsplatformsonlyRelyingondrivertoperformptxcompilation.警告项目场景：mnist
duan_tianlang·2023-07-16 06:04

svm中详细的代码讲解

源代码对应的网址链接这里假设我们的mnist_train中train.csv存在的数据为1,2,3,4,52,3,4,5,1假设mnist_test中test.csv存在的数据为2,3,4,5,11,2,3,4,5
唐僧爱吃唐僧肉·2023-07-15 11:26

机器学习实战 | 股票价格预测项目（深度学习初级）

本文为初级项目第三篇：利用MNIST数据集训练手写数字分类。项目原网址为：StockPricePrediction–MachineL
lovetaozibaby·2023-07-15 02:23

基于tensorflow2、CNN的手写数字识别项目

手写数字识别实战——基于tensorflow2、CNN项目说明该手写数字识别实战是基于tensorflow2的深度学习项目，使用tensorflow自带的MNIST手写数据集作为数据集，使用了CNN网络
写代码的蟹老板·2023-07-14 23:10

基于深度学习的手写数字识别项目GUI（Deep Learning Project – Handwritten Digit Recognition using Python）

一步一步教你建立手写数字识别项目，需要源文件的请可直接跳转下边的链接：AllprojectDeepLearningProject–HandwrittenDigitRecognitionusingPython本文摘要运行项目的需求MNIST
Svan.·2023-07-14 22:52

误差放大器的作用（自动调节压差传感器的压力）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
我滴C·2023-07-14 17:03

plt.image与tensor之间的相互转换（tensor转为plt.image）用MNIST实例操作

1、plt.image->numpy->tensorimporttorchx=torch.tensor(x)#将PIL图像转换为PyTorch张量实操（使用真实数据集MNIST）：importnumpyasnpimporttorchimporttorchvision
蜡笔大新home·2023-07-14 15:06

机器学习实战 | MNIST手写数字分类项目（深度学习初级）

本文为初级项目第二篇：利用MNIST数据集训练手写数字分类。项目原网址为：DeepLearningProject–HandwrittenDigitRecognitionusing
lovetaozibaby·2023-07-14 12:07

[CUDNN]nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_35‘ make: *** [Makefile:241: fp16_dev.o]

issue:pi@pi:~/Downloads/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN$makeclean&&makerm-rf*orm-rfmnistCUDNNCUDA_VERSIONis12020LinkingagainscublasLt
Baily24·2023-07-14 11:22

Jenkins+SVN

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
柴米油盐那点事儿·2023-07-14 03:28

PyTorch训练简单的全连接神经网络：手写数字识别

文章目录pytorch神经网络训练demo输出结果来源pytorch神经网络训练demo数据集：MNIST该数据集的内容是手写数字识别，其分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片神经网络
阿正的梦工坊·2023-07-13 20:51

经典轻量级神经网络(3)ShuffleNet V1及其在Fashion-MNIST数据集上的应用

经典轻量级神经网络(3)ShuffleNetV1及其在Fashion-MNIST数据集上的应用1ShuffleNetV1的简述ShuffleNet提出了1x1分组卷积+通道混洗的策略，在保证准确率的同时大幅降低计算成本
undo_try·2023-07-13 16:53

【机器学习】-机器学习入门概述

####1、什么是机器学习  机器学习是人工智能的一个分支，它是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。####2、主要算法######按学习的方式来划分，机器学习主要包括：***监督学习**：输入数据带有标签
·2023-06-24 11:24

深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊二、我的环境电脑系统：Windows10语言环境：Python3.10.7编译器：colab在线编译深度学习环境：Pytorch三、前期工作1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=gpus[0]tf.conf
风筝超冷·2023-06-24 09:49

使用pytorch完成一个CNN入门demo

importtorchtorch的总包torch.nn网络层，通常自定义的网络都会继承nn.Moduletorch.nn.functionalF里面都包括常用的函数，relu和pooling等torchvision常用的数据集，MNIST
岳麓山炒粉·2023-06-23 20:38

清华青年AI自强项目核心内容总结

文章目录讲座梗概第1讲：AI鸟瞰与升级指南第2讲：机器学习入门第3讲：经典神经网络第4讲：深度神经网络第5讲：卷积神经网络第6讲：视觉分类任务第7讲：视觉探测任务第8讲：实例与调参本文主要梳理总结学习清华大学青年
来知晓·2023-06-23 13:35

基于Python+tensorflow深度学习VGG-19图像风格迁移+自动去噪（MNIST数据集）机器学习+人工智能+神经网络——含全部Python工程源码

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境模块实现1.图片处理2.模型构造系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于MNIST数据集，使用VGG-19
小胡说人工智能·2023-06-22 13:13

从c进入c++学习笔记

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
内蒙肥羊·2023-06-22 12:36

机器学习入门（九）——正则化：L1正则、L2正则

在系列（八）中提到了机器学习最重要就是降低模型的方差，即解决过拟合的问题，其中最重要的一种方法就是模型正则化，通常有L1正则和L2正则。（演示代码见：https://github.com/eqdward/ML_Algorithms/blob/master/L1_L2_Regulation）1.0模型正则化模型正则化（Regularization），就是通过对算法模型的修正（即降低复杂度），限制参数
yyoung0510·2023-06-22 11:20

Python机器学习入门｜系列教程

Python机器学习入门在本教程系列中，我们精心设计了课程Notebook。直接！
·2023-06-21 13:23

三、MNIST手写数字分类任务项目实战

MNIST手写数字分类任务，最终得到的是10个值，也类似一个one-hot编码格式，表示该图片是0-9数字的概率，概率值最大的就是预测的最终结果当然标签也得是one-hot编码格式，例如标签图片是2，对应
beyond谚语·2023-06-21 09:28

常用机器学习算法汇总比较(完）

机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目，第九篇！
材才才·2023-06-21 05:05

用Python实现简单的图像识别

我们将使用经典的MNIST数据集，这是一个包含手写数字的数据集，用于训练和测试图像识别系统。一、准备环境首先，我们需要安装所需的库。在这里，我们将使用TensorFlow和Keras。
青春不朽512·2023-06-20 18:38

笔记：混淆举证

7b4a5d922c4cimportkerasimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#===dataset===withnp.load('mnist.npz
打史莱姆的小仙女~·2023-06-20 07:30

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类实现过程思路分析逻辑回归二分类模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类初步体验
来知晓·2023-06-20 00:37

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类实现过程具体思路多分类网络模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类体会神经网络设计和
来知晓·2023-06-20 00:36

【技术博客】GPU 编程之从零开始实现 MNIST-CNN

【技术博客】GPU编程之从零开始实现MNIST-CNN很多人最开始接触“GPU”想必都是通过游戏，一块高性能的GPU能带来非凡的游戏体验。
·2023-06-19 12:40

机器学习之KNN算法：基于pytorch在MNIST数据集上实现数据分类预测

1KNN算法介绍KNN算法又叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。KNN算法是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。在KNN算法中，要解决的问题是将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核心思
AI医疗·2023-06-19 05:04

【机器学习学习】第一天：入门指南

本文将为初学者提供一份机器学习入门指南，帮助他们了解机器学习的基础知识，熟悉主流技术，以及掌握机器学习入门操作。
酷酷的聪·2023-06-19 00:59

吴恩达471机器学习入门课程3第1周——K-means

K-means聚类1-实现K-means1.1找到最近的质心练习11.2计算质心均值练习22-K-means在样本数据集上的应用3-随机初始化4-K-means图像压缩4.1数据集可视化处理数据4.2图像像素上的K-mean4.3压缩图片实现K-means算法，并将其用于图像压缩。您将从一个样本数据集开始，帮助您获得K-means算法的工作概述然后，您将使用K-means算法进行图像压缩，将出现在
贰拾肆画生·2023-06-18 22:41

吴恩达471机器学习入门课程3第1周——异常检测

异常检测1导包2-异常检测2.1问题陈述2.2数据集可视化您的数据2.3高斯分布2.2.1估计高斯分布的参数2.2.2选择阈值ϵ\epsilonϵ2.4高维数据集异常检测实现异常情况检测算法，并应用它来检测网络上的故障服务器。1导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromutilsimport*frompublic_testsimport*%m
贰拾肆画生·2023-06-18 22:40

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别MNIST
CaraYQ·2023-06-18 18:09

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

文章目录摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练
自宅警备喵·2023-06-18 18:36

神经网络入门及改进优化——CNN识别手写数字集（MNIST）（Python 3.8）

文章来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/33669143但是由于该文使用的tensorflow已经keras版本比较老，因此原来的版本在python3.8的情况下已经并不适用。因此这里发表了适用于TensorFlow2.3及keras2.4.3的最新版本。如果想要深入了解原理的可点击上文链接查看。1.BaseLine版本代码importnumpyfromkeras.dat
随便编编·2023-06-18 18:05

MNIST机器学习入门

importosimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromPILimportImageMNIST
IT小辉同学·2023-06-18 18:23

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索、特征工程、特征降维、决策树、随机森林，lightgbm等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-18 07:22

GAN in action: Implement Autoencoder

Definesomekeyvariables.Definesamplinghelperfunction.Definetheencoder.Definethedecoder.DefinetheVariationalAutoencoder(VAE).Definethelossandrunourmodel.LoadMnist
MarkJhon·2023-06-18 03:10

机器学习入门与实战极简教程【汇总篇】

这是一个写给小白和Java后端工程师的机器学习极简教程、零基础入门，不会算法也能轻松搞定机器学习！这个系列一共有十篇文章，其中包含七篇基础知识介绍，以及三个真实业务场景实战案例，手把手带你入门机器学习！一、基础篇第一篇：AI人工智能介绍（一）第二篇：机器学习极简介绍（二）第三篇：机器学习算法分类（三）第四篇：机器学习实战六步法之数据收集方法（四）第五篇：机器学习实战六步法之数据预处理（五）第六篇：
涛声依旧叭·2023-06-17 22:10

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 17:27

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 13:01

人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 11:56

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 04:14

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 04:44

【深度学习】2-4 神经网络-手写数字识别

MNIST数据集MNIST是机器学习最有名的数据集之一，被应用于从简单
loyd3·2023-06-16 22:13
上一页 14 15 16 17 18 19 20 21 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他