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 ...
本节课对应视频内容的第三讲,对应PPT是Lecture 本节课的收获 熟悉SVM及其多分类问题 熟悉softmax分类问题 了解优化思想 由上节课即KNN的分析步骤中,了解到做图像分类的主要步骤 根据数据集建立模型 得到loss function 根据loss function 对参数做优化 SVM 上图作图为通过f x,w 得到输入图像的输出值,这里成为scores 的输出值 右图 的输出值 ...
2016-05-24 23:28 0 4318 推荐指数:
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 ...
cell 1 显示设置初始化 cell 2 网络模型与数据初始化函数 通过末尾的调用,生成了NN类,并生成了测试数据。 类的初始化代码(cs231n/classifiers/neural_net.py): cell 3 前向传播计算 ...
要求:实现任意层数的NN。 每一层结构包含: 1、前向传播和反向传播函数;2、每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 cell 2 读取cifar数 ...
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 ...
CS231n之线性分类器 斯坦福CS231n项目实战(二):线性支持向量机SVM CS231n 2016 通关 第三章-SVM与Softmax cs231n:assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier cs231n线性分类器作业 ...
wiki百科:softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。 一、疑问 二、知识点 1. softmax函数公式的意义 在softmax函数,输入向量z的值有正有负,正数表示对应的特征对分 ...
可以参考:cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业 多类 SVM 的损失函数及其梯度计算(最好)https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 (也不错) 作业部分: 完成结构化SVM ...
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 ...