原文:机器学习-MNIST数据集使用二分类

一 二分类训练MNIST数据集练习 matplotlib inlineimport matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import fetch mldata mnist fetch mldata MNIST original , data home MNIST data ...

2018-10-07 16:07 0 712 推荐指数:

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MNIST机器学习数据集

介绍 在学习机器学习的时候,首当其冲的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较。在这里,我写了一个用于加载MNIST数据集的方法,并将其进行封装,主要用于将MNIST数据集转换成numpy.array()格式的训练数据。直接下面看下面的代码吧(主要还是如何用python去读取 ...

Thu Sep 28 20:47:00 CST 2017 0 5967
深度学习(一)之MNIST数据集分类

任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试上达到\(98\%\)的正确率。(最终本文达到了\(99.36\%\)) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https ...

Sat Mar 19 06:26:00 CST 2022 1 5714
机器学习Python实现_03_二分类转多分类的一般实现》

简介 上一讲我们实现了一个简单二元分类器:LogisticRegression,但通常情况下,我们面对的更多是多分类器的问题,而二分类转多分类的通常做法也很朴素,一般分为两种:one-vs-rest以及one-vs-one。顾名思义,one-vs-rest将多类别中的其中一作为正,剩余 ...

Tue May 19 06:57:00 CST 2020 0 785
机器学习(三):理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

本文是机器学习系列的第三篇,算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单,主要侧重于代码实践。 上一篇文章说到,我们可以用线性回归做预测,但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分:连续变量的预测为回归,离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归:二分类 ...

Tue Feb 02 00:34:00 CST 2021 0 933
MNIST 数据集分类

卷积神经网络(CNN) 具体解释见文章 以下是代码实现: 1. 加载数据 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用数据集,调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地,下面给出MNIST使用 ...

Sat Aug 01 21:58:00 CST 2020 0 1463
Python机器学习(七十三)Keras 加载MNIST数据集

MNIST是一个经典的深度学习和计算机视觉的数据集,里面包含了0-9的手写数字图片,开发人员可使用数据集来训练和测试神经网络,训练后的神经网络可以识别手写数字。 Keras库已经包含了这个数据集,可以从Keras库中加载: 可以查看数据集的形状: 可以看到,训练 ...

Mon Jun 22 04:40:00 CST 2020 0 636
 
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