title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类。python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下 ...
第一个作业的第一个问题,写KNN分类器,KNN的原理本身描述起来还是比较简单, 用到的一些函数: numpy.flatnonzero : 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置 index 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置 这是在作业中给出的用法:不走寻常路,用来返回某个特定元素的位置 对向量元素的判断d 返回了一个和向量等长的由 组成的矩阵 ...
2016-05-10 21:38 0 3579 推荐指数:
title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类。python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下 ...
一、准备工作 安装Ipython Notebook[4] 设置远程访问服务器上Ipython[2,5],我直接用的[5]中的方法,可以直接在本地浏览器上使用服务器上的notebook ...
安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考 ...
图像分类 目标:已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像。 图像分类流程 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。 学习:这一步的任务是使用训练集来学习 ...
KNN作业要求: 1、掌握KNN算法原理 2、实现具体K值的KNN算法 3、实现对K值的交叉验证 1、KNN原理见上一小节 2、实现KNN 过程分两步: 1、计算测试集与训练集的距离 2、通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label ...
本博客内容来自 Stanford University CS231N 2017 Lecture 2 - Image Classification 课程官网:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 从课程官网可以查询到更详细的信息,查看视频需要翻墙 ...
CS231N Assignment2 Support Vector Machine Begin 本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业,写一个SVM无监督学习训练模型。 课程主页:网易云课堂CS231N系列课程 语言:Python3.6 1线形分类器 ...
通过K近邻算法探究numpy向量运算提速 茴香豆的“茴”字有... ... 使用三种计算图片距离的方式实现K近邻算法: 1.最为基础的双循环 2.利用numpy的broadca机制实现单循环 3.利用broadcast和矩阵的数学性质实现无循环 图片被拉伸为一维数组 X_train ...