svm手写数字识别mnist

KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用

本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用，并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类，并试评估比较这些分类结果。
晓宜·2023-12-22 20:05

19、生成对抗网络：基础+实战(训练一个基本的GAN模型)

这个实验将以PyTorch为框架，目标是构建并训练一个GAN模型来生成类似于MNIST手写数字的图像。1.GAN模型的组成：基本架构：生成器（Generator）：这部分的网络负责生成数据。
是馒头阿·2023-12-22 17:49

【Week P1】 MNIST手写数字识别

文章目录一、环境配置1.1安装环境1.2设置环境，开始本文内容二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结2.1⭐`torchvision.datasets.MNIST`详解(Line4&
m_Molly·2023-12-22 15:01

2022-04-11下

####Section5:SVMSupportVectorMachine#####--------------------------------------------------------rm
woaishangxue·2023-12-22 15:16

机器学习——支持向量机（SVM）

一、支持向量机1.1定义支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化。
Windsky23·2023-12-22 11:04

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序
机器学习之心·2023-12-22 10:37

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。分类问题一个简单的图像分类问题
羞儿·2023-12-22 08:18

基于深度学习的MNIST手写数字数据集识别（准确率99%，附代码）

目录1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍1.2数据集下载1）官网下载2）代码导入2.代码部分2.1文件夹目录：2.2运行结果2.3代码1.Mnist数据集介绍1.1基本介绍Mnist数据集可以算是学习深度学习最常用到的了
什么都不太会的研究生·2023-12-22 07:38

LeNet

它是深度学习领域中最早的成功应用之一，被广泛用于手写数字识别任务。LeNet的诞生可以追溯到20世纪90年
奉系坤阀·2023-12-22 03:04

人工智能、机器学习、深度学习的区别

人工智能、机器学习、深度学习的区别1.1深度学习vs神经网络神经网络的缺陷：比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；训练速度比较慢，在层次比较少（≤3）的情况下效果并不比其它方法（如SVM
还闹不闹·2023-12-22 02:13

支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华

支持向量机SVM支持向量机1.函数间隔与几何间隔1.1函数间隔1.2几何间隔2.最大间隔与支持向量3.从原始优化问题到对偶问题4.核函数5.软间隔支持向量机上篇主要介绍了神经网络。
Pandy Bright·2023-12-21 22:47

x86架构的Ubuntu上通过Docker运行ARM架构的系统

x86系统上启动arm架构镜像系统环境说明宿主机：windowsvmware虚拟机下运行的ubuntux86系统wayne@testServer:~$cat/etc/os-releasePRETTY_NAME
morsewayne·2023-12-21 20:05

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习
W Y·2023-12-21 15:00

Vue--楼层导航

$refsvm.
民谣123·2023-12-21 12:22

支持向量机SVM

支持向量机要解决什么问题要解决的问题:什么样的决策边界才是最好的呢?特征数据本身如果就很难分，怎么办呢?计算复杂度怎么样?能实际应用吗?决策边界（DecisionBoundary）决策边界是一个假想的边界，用来区分不同类别的数据点。在特征空间中，决策边界定义了一个分界线或分界面，用于决定新的输入数据点应该被分类为哪一类。特征与决策边界在二维特征空间中，决策边界通常是一条线。在三维特征空间中，决策边
kaka_hikun·2023-12-21 12:50

深度学习|tensorflow识别手写字体

我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块，来下载数据集。
罗罗攀·2023-12-21 11:58

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶
xhyu61·2023-12-21 10:48

在国产GPU寒武纪MLU上快速上手Pytorch使用指南

文章目录前言CambriconPyTorch的Python包torch_mlu导入将模型加载到MLU上model.to('mlu')定义损失函数，然后将其拷贝至MLU将数据从CPU拷贝到MLU设备以mnist.py
小白白程序员·2023-12-21 08:00

PyTorch比NumPy能省多少时间？（附代码）

加载MNIST数据集其中一件看起来比它应该更复杂或更难理解的事情是使用PyTorch加载数据集。首先定义数据的转换，指定它应该是一个张量，并且应该对其进行规范化。
人工智能小豪·2023-12-21 07:05

机器学习笔记：支持向量机回归SVR

1主要思想主要思路类似于机器学习笔记：支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客和SVM的区别主要有解法和SVM区别不大，也是KKT2和线性回归的区别对SVR，如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间
UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:16

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-lossSVC原问题多分类线性支持向量机四、示例代码（LinearSVC、SVC）在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM
十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

Python高级算法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

Python中的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：理论与实践支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
Echo_Wish·2023-12-20 22:09

no.1-10/14/2018

二：目前进度Project1.通过经典手写数字识别学习MLP神经网络a)比较经典的神经网络，数据集是MUISTDatabase手写数字图像，输入时28*28的手写数字灰度图像。
红豆汤来两大碗·2023-12-20 20:42

SVM —— 理论推导

SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机
写进メ诗的结尾。·2023-12-20 20:37

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则
涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类

基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于数据分类和回归分析。
后端架构魔术师·2023-12-20 15:34

支持向量机 支持向量机概述

支持向量机概述支持向量机SupportVectorMachineSVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier
小小程序○·2023-12-20 06:13

人工智能_机器学习069_SVM支持向量机_网格搜索_交叉验证参数优化_GridSearchCV_找到最优的参数---人工智能工作笔记0109

支持向量机的参数优化,可以看到这次我们需要,test_data这个是测试数据,容纳后train_data这个是训练数据这里首先我们,导出importnumpyasnp导入数学计算包fromsklearn.svmimportSVC
脑瓜凉·2023-12-20 05:36

鸢尾花分类

文章链接：文章链接实验目标：构建一个SVM分类模型，根据鸢尾花数据集中的的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种分类。
小铁匠的剑·2023-12-20 03:18

MNIST内置手写数字数据集的实现

torchvision库torchivision库是PyTorch中用来处理图像和视频的一个辅助库，接下来我们就会使用torchvision库加载内置的数据集进行分类模型的演示为了统一数据加载和处理代码，PyTorch提供了两个类用于处理数据加载，他们分别是torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类，通过这两个类可使数据集加载和预处
才不是小emo的小杨·2023-12-20 01:55

【网络安全】-Linux操作系统—VMWare软件

文章目录VMWare软件的安装选择VMWare版本下载VMWare安装过程VMWare的常用操作创建新的虚拟机配置虚拟机启动和关闭虚拟机安装VMWareToolsVMWare的克隆和快照克隆（Clone
移动安全星球·2023-12-19 23:32

2019-07-04

服务器：dc8dedi3292.cdn-aliyun.comdc2shark09328.cdn-aliyun.comus0001asdjasdf.cdn-aliyun.comus00002svmfdg.cdn-aliyun.com
如意瑞德·2023-12-19 18:59

回归预测 | MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型
机器学习之心·2023-12-19 06:07

机器学习 | SVM支持向量机

欲穷千里目，更上一层楼。一个空间的混乱在更高维度的空间往往意味着秩序。Machine-Learning:《机器学习必修课：经典算法与Python实战》配套代码-Gitee.com1、核心思想及原理针对线性模型中分类两类点的直线如何确定。这是一个ill-posedproblem。线性模型通过求解各点距离进行投票，可以使用sigmoid函数来求解总损失，转换成一个最优化问题。但是模型泛化能力太差，很容
西皮呦·2023-12-19 06:06

分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-12-19 06:35

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类
_用户昵称_·2023-12-19 06:34

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归
KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

深度学习笔记_6经典预训练网络LeNet-18解决FashionMNIST数据集

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor
Element_南笙·2023-12-18 20:23

深度学习笔记_7经典网络模型LSTM解决FashionMNIST分类问题

1、调用模型库，定义参数，做数据预处理importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportFashionMNISTimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttor
Element_南笙·2023-12-18 20:51

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率
骑猪等风·2023-12-18 12:15

深入探讨人工智能目标检测：算法、应用与未来趋势

1.目标检测算法传统算法：基于手工设计特征和分类器的方法，如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法：基于深度神经网络，如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。
鳗小鱼·2023-12-18 10:58

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计
零澪灵·2023-12-18 09:41

Encoder-Decoder和Auto-Encoder的简介

目录#一、Encoder-Decoder1.Encoder2.Decoder3.Encoder-Decoder几点说明存在的问题Auto-Encoder简介Auto-Encoder代码实现（以MNIST
碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:08

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让
搁浅丶.·2023-12-18 07:05

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十三章

西瓜书第十三章-半监督学习一、未标记样本二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类一、未标记样本形式化地看，有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,
一入材料深似海·2023-12-18 06:14

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

机器学习中常见4种学习方法、13种算法一.4大主要学习方法1.1监督式学习在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的
cocochimp·2023-12-18 05:49

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。
friklogff·2023-12-17 22:29

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

【手撕算法系列】简单神经网络

importtorchimporttorch.nnasnn#MNist为例，imageshape1,28,28classConvBNReLu(nn.Module):def__init__(self,in_ch
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

Pytorch实战（一）——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课，MNIST手写数字识别项目有如下特点：识别难度低，即使把图片展开为一维数据，且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度
dalalaa·2023-12-17 13:36
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