MNIST机器学习入门

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。
华墨1024·2024-01-21 05:43

spdlog库学习（五）：其他小功能

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周期刷新周期性执行的实现
树不懒·2024-01-21 00:37

zabbix监控阿尔法特（OmniStack LS 6248）交换机

一、OmniStackLS6248交换机配置Usb—db9母线和网线连接console口断电重启----ESC----2----删除配置文件boot.cfg断电重启-----Unit------1/e1
乐于技术分享·2024-01-20 22:42

pytorch图片分类神经网络代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集train_dataset=datasets.MNIST
jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

mysql创建函数报This function has none of DETERMINISTIC

mysql创建函数时报错：ThisfunctionhasnoneofDETERMNISTIC,NOSOL,orREADSSOLDATAinitsdeclarationandbinaryloggingisenabled
朝阳眯眼·2024-01-20 09:08

Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式，简单的MNIST训练

本笔记不使用layer相关API，搭建一个三层的神经网络来训练MNIST数据集。前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。
亦枫Leonlew·2024-01-20 03:20

《如何制作类mnist的金融数据集》（完结篇）——4、如何使用生成的ubyte文件？

拿mnist数据集为例，通常来讲想使用mnist数据集时，会直接通过代码线上下载，然后使用dataloader去加载mnist数据集。
wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

3．生成index.ubyte文件这里我主要参考了这篇博客，他们把这块的知识解释得很到位了，我这里也没什么补充的。主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。非常感谢我的参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44042678/article/details/131631917?spm=1001.2014.
wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——2．生成28*28灰度图

2．生成28*28灰度图有了9类共54000张黑白图后，需要对它进行进一步的处理，那就是把它弄成28*28的黑像素图像。主要思路就是对每类图像的文件夹进行遍历，然后resize直接上代码：importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagenum=6000foriinrange(num):#读取原始图像#original_image=
wo~he!·2024-01-19 16:15

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)

（七）GAN（generativeadversarialnetwork）生成式对抗网络GAN的核心为，让一个简单的随机的分布，经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分：generator、discriminator。他们两个的工作分别为，一个用于生产图片，另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的，首先generator和disc
小黄不头秃·2024-01-19 11:20

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？需要大量训练样本（样本总量少：油田定位，特定类样本少：信用卡欺诈，有标记(label)样本少：软件缺陷检测）难以适应环境变化（分布变化、属性变动、类别增加）黑箱模型（自动医疗：个性化治疗方案，若学习器不能给出治疗理由，则难以说服患者接受昂贵的治疗方案。智
zelda2333·2024-01-19 02:36

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

探索 Python：发现有趣的库——第 2 章：机器学习入门

在一个高科技的会议室里，"代码侠"和"算法仙"坐在一张大圆桌旁。墙上的大屏幕显示着炫酷的数据图表和算法模型。整个房间充满了未来科技的氛围。代码侠和算法仙准备深入探索机器学习的神秘世界。代码侠（激动地）：算法仙，我一直都很好奇，机器学习到底是怎么回事？听说过深度学习、神经网络，这些都是什么鬼？算法仙（带着微笑）：哈哈，代码侠，你的好奇心真强。机器学习其实是让计算机通过学习数据来获取信息的过程。而深度
_rtf·2024-01-17 23:26

【Eclipse】添加资源文件至已有项目中

目录0.背景1.环境2.具体操作细节0.背景用eclipse新建项目后，代码中会用到一个资源文件【mnist_data.mat】，如果没添加至项目目录会报错“FileNotFoundError:[Errno2
Wyn_·2024-01-17 18:48

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression
chairon·2024-01-17 14:24

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型(不必每次都跑mnist
焦糖不苦·2024-01-17 14:01

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

*（本篇文章旨在帮助新手了解机器学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、机器学习概念1、什么是机器学习？2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例d.代码示例（3）决策树a.基本概念b.应用案例c.代
代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习入门：预测房价

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestshashlib：这个库提供了多种加密算法，例如MD5、SHA1等算法，用于对数据进行加密、摘要或哈希计算。requests：这个库是一个强大而简洁的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了简单易用的接口，使得与Web服务进行通信变得方便。可以使用requests库发
潇洒哥611·2024-01-17 06:14

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。
木头里有虫911·2024-01-17 01:19

AI扩展手写数字识别应用（二）

在上个案例中，我们只需要简单地将正方形区域中的图像格式调整一下，即可用作MNIST模型的输入。而在本文的案例中，我们必须先对笔画进行分割处理。
人工智能MOS·2024-01-16 19:03

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

后来我在问答区中博主“皮皮宽”的回答中受到了一些启发，大佬说“MNIST数据集是个10分类的问题，完全随机判断也有10%的概率蒙对。。说明这个模型完全没起到作用”。因此我怀疑是模
wo~he!·2024-01-16 10:58

《如何制作类mnist的金融数据集》——0.背景

0．背景最近在金融人工智能领域进行了研究。由于金融领域数据集的欠缺，因此需要根据其领域中的各种数据的特征进行相应数据集的制作。下图所示是一篇关于金融与预测的论文，题目为：《预测自动交易的财务信号:一个可解释的方法》。在这篇论文中我主要对其中使用的数据集比较感兴趣。在上图所示的论文中，他们对市场5-h价格进行了聚类，以根据市场的下一个5-h时间框架找到每个时间t的代表性。然后，训练一个深度网络模型来
wo~he!·2024-01-16 10:55

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？还是如上图所示，为了使类别平均分布，因此可以选取三种“buy”的曲线、三种“sell”的曲线以及三种“no”的曲线来作为新数据集的基本数据类别。那么buy类别的曲线可以选取上图中的第14、12、19个图像，并将其主标签类别设为0、1、2；那么sell类别的曲线可以选取上图中的第
wo~he!·2024-01-16 10:55

机器学习入门

概述此学习路径专为有兴趣快速掌握机器学习的任何人而设计。学习路径包括分步教程和动手演示，您将在其中构建模型并在应用中使用它们。你将使用Python和scikit-learn来生成和测试模型。技能水平初学者估计完成时间约2小时。学习目标完成此学习路径后，你将能够：了解什么是机器学习了解监督学习与无监督学习执行数据探索和预处理准备和训练分类模型了解线性回归了解解决基于分类的机器学习问题的基础知识通过P
AI-智能·2024-01-16 10:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构
絮沫·2024-01-16 08:49

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

编程探秘：Python深渊之旅-----机器学习入门（七）

团队决定在他们的项目中加入一些机器学习功能。瑞宝，对新技术充满好奇，跃跃欲试地想了解更多。瑞宝（兴奋地）：我一直想学习机器学习，现在终于有机会了！龙（微笑着）：机器学习是一个很广阔的领域，让我们从基础开始。我们可以使用Python的scikit-learn库来轻松入门。码娜：听起来很酷，我们从哪里开始呢？机器学习概念龙：首先，我们需要理解机器学习是如何工作的。简单来说，机器学习就是训练计算机从数据
_rtf·2024-01-15 00:34

文章测试测试

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
青山渺渺·2024-01-15 00:03

机器学习入门知识

一、引言机器学习是当前信息技术中最令人振奋的领域之一。在这门课程中，我们将探索该技术的前沿，并能够亲自实现机器学习的算法。或许你每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法。每次你打开谷歌或必应搜索你需要的内容，正是因为它们拥有出色的学习算法。每次你使用Facebook或苹果的图片分类程序，它能够识别出你朋友的照片，这也是机器学习的应用。每次你阅读电子邮件时，垃圾邮件过滤器能够帮助你过滤大量的垃圾邮件，
时间邮递员·2024-01-14 23:22

机器学习经典案例----鸢尾花的两种写法

经典版代码示例机器学习入门解释请参考上篇博客噢!
码农zz·2024-01-14 08:13

Keras的介绍和配置

Keras特别友好，可以让人快速实现自己的模型，是机器学习入门的不二人选。Keras的设计原则是：用户友好：Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。
MarkOut·2024-01-14 05:28

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

二、数据集本章将使用MNIST数据集，这是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。这边我是先把数据下载到本地来进行加载使用了。
Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

深度学习入门之2--神经网络

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3.1mnist
梦灯·2024-01-13 13:06

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

AutoDecoder自动解码器（AD）是论文"DeepSDF:LearningContinuousSignedDistanceFunctionsforShapeRepresentation"中使用的一种方法，与传统编码-解码结构不同，AD无编码器，仅有一个解码器。解码器实现特征向量（隐向量）与图片之间的转换。在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经
jedi-knight·2024-01-13 03:03

Pytorch基础：数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集

数据读取与预处理——调用PyTorch官方数据集1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地2.数据集可视化1.从网络端下载FashionMNIST数据集到本地(base)PSC:\Users\
MechMaster·2024-01-12 19:42

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·2024-01-12 13:36

使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5

本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中，使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方（如边缘节点、摄像头等），由于数据隐私和带宽的原因，无法在服务器上聚合。
星星失眠️·2024-01-12 10:03

1 yolo v5 anli

yolov5anli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
Chance Z·2024-01-12 10:33

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码](这里写自定义目录标题)

保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码本文从DDPM的原理出发，基于pytorch框架逐步实现DDPM模型并利用FashionMNIST数据进行训练得到结果。
今天对璨璨谢说我爱你了吗·2024-01-11 21:26

从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。
工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:58

LeNet-5(fashion-mnist)

文章目录前言LeNet模型训练前言LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。该模型被提出用于识别图像中的手写数字。LeNetLeNet-5由以下两个部分组成卷积编码器（2）全连接层（3）卷积块由一个卷积层、一个sigmoid激活函数和一个平均汇聚层组成。第一个卷积层有6个输出通道，第二个卷积层有16个输出通道。采用2×2的汇聚操作，且步幅为2.3个全连接层分别有120，84，10个输出。此处对原始模
Kevin_D98·2024-01-11 08:42

Agisoft Metashape 基于影像的外部点云着色

AgisoftMetashape基于影像的外部点云着色提示：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
小喜头鱼·2024-01-10 07:04

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，，·2024-01-10 06:34

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

深度学习图像分类：植物幼苗图像分类入门(Plant Seedlings Classification)

Keras简介及使用部分图片如下：20180709200946233.png20180709202306317.png思路：由于是图像分类问题，tensorflow官网提供了深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST
收一伞烟雨_c667·2024-01-08 22:33

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）

根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络1.2手写字数据集MINST如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测
啥都不懂的小程序猿·2024-01-08 21:43
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