svm手写数字识别

3D数据可视化与SVM分类

本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和SVM分类面的可视化，解决我在编程中遇到的问题。
t0_54coder·2025-02-07 07:24

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器：PyC
哈维羊·2025-02-06 19:33

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。
dg989385783·2025-02-06 18:58

ide 快捷键 eclipse 快捷键

ideapsvm+Tab生成main方法sout+tab生成输出语句Ctrl+X/Ctrl+Y删除一行Ctrl+D复制一行Ctrl+/或Ctrl+Shift+/注释代码Ctrl+Shift+Z取消撤销Ctrl
菜鸟中的渣渣鸟·2025-02-06 11:08

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
灵封～·2025-02-05 15:41

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319·2025-02-04 19:22

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2]
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVC是sklearn.svm模块的一部分，提供了对支持向量机（SVM）算法的实现。SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。
m0_57781768·2025-02-03 08:09

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。
码银·2025-02-01 22:33

双线性函数的紧凑超平面散列（Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions）阅读笔记

Abstract超平面散列（Hyperplanehashing）的目的是快速搜索到离超平面最近的点，并在使用支持向量机（SVM）扩大主动学习方面显示出实际效果。
Legend105CC·2025-02-01 10:49

使用PyTorch实现线性SVM指南

使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于
余桢钟·2025-01-30 08:51

AI常见的算法

支持向量机(SVM)
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function...

crossky_jing/article/details/49466127scikit-learn练习题题目：Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs
helloxielan·2025-01-29 04:24

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super
CrxzYia·2025-01-27 20:54

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

目录Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python
闲人编程·2025-01-26 08:01

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。
python收藏家·2025-01-26 07:55

L8打卡学习笔记

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SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

情感分析常见算法与模型及实现步骤

支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

MATLAB 代码的主要功能是基于功能连接（FC）数据，利用支持向量机（SVM）进行分类，并通过留一法交叉验证、特征选择、超参数寻优、一致性特征分析以及置换检验等步骤，评估分类性能和特征的显著性

clear;clcNumROI=37;%ROI数目NumCon=605;%连接数目%选择病人组数据文件夹%path1=spm_select(1,'dir','pleaseselectpatientsdir');path1='D:\siying\42ML_day3\nnnnnn\FC\Patient';%和第7行用一个即可，为手动改路径file1=dir([path1,filesep,'*.txt'
max500600·2025-01-24 06:04

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度
今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

SVC函数介绍

目录前言函数介绍示例前言SVC（SupportVectorClassification）是支持向量机（SVM）的一种实现，主要用于分类问题。
浊酒南街·2025-01-23 00:14

SVM模型实战1

实战#导入第三方模块fromsklearnimportsvmimportpandasaspdfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearnimportmetrics
浊酒南街·2025-01-23 00:14

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习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科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有
张炜大师傅·2025-01-23 00:13

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

【水果识别】SVM水果成熟检测系统（含苹果 香蕉 橙子）【含GUI Matlab源码 11052期】含报告

⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM（支持向量机）水果成熟检测系统的原理和流程如下：原理：1SVM是一种监督学习算
Matlab武动乾坤·2025-01-22 00:11

关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍

是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式，并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport
_Magic·2025-01-21 20:00

pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
weixin_39878698·2025-01-20 11:14

差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
weixin_39747075·2025-01-20 11:13

matlab代码实现了一个基于 SVM（支持向量机）的图像分割系统

clear;clc;main();%1.数据加载和预处理function[features,labels]=prepareData(imageFolder)%获取所有图像和JSON文件imgFiles
go5463158465·2025-01-20 05:57

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集
KeyPan·2025-01-17 02:28

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集
wang151038606·2024-09-14 13:21

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。
AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。
dundunmm·2024-09-13 02:39

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练
机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC
2401_84009698·2024-09-12 07:41

鸿蒙原生开发——轻内核A核源码分析系列三 物理内存（2）

3.1.2.3函数OsVmPhysLargeAlloc当执行到这个函数时，说明空闲链表上的单个内存页节点的大小已经不能满足要求，超过了第9个链表上的内存页节点的大小了。⑴处计算需要申请的内存大小。
OpenHarmony_小贾·2024-09-11 17:29

鸿蒙轻内核A核源码分析系列四（3） 虚拟内存

参数较多，LosVmSpace*vmSpace指定虚拟地址空间，VADDR_Tvaddr指定虚拟地址，当为空时，从映射区申请虚拟地址；当不为空时，使用该虚拟地址。
OpenHarmony_小贾·2024-09-10 09:19

Django Admin管理后台导入CSV

classCsvImportForm(forms.Form):csv_file=forms.FileField()@admin.register(Hero)classHeroAdmin(admin.ModelAdmin,ExportCsvMixin
背着吉他去流浪·2024-09-09 01:57

TEE是Trusted Execution Environment 的解释

TrustedExecutionEnvironment的缩写简称，是可信执行环境的简称，在目前移动安全领域，TEE默认就是指的基于ARMtrustzone技术的TEE，其实在芯片架构层面，TEE应该包含下面三部分：1.利用intelTXT或AMD的SVM
weixin_38503885·2024-09-05 02:45
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他