title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 機器學習 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做圖像分類。python2.7環境 首先運行cs231n/datasets下 ...
第一個作業的第一個問題,寫KNN分類器,KNN的原理本身描述起來還是比較簡單, 用到的一些函數: numpy.flatnonzero : 該函數輸入一個矩陣,返回扁平化后矩陣中非零元素的位置 index 這是官方文檔給出的用法,非常正規,輸入一個矩陣,返回了其中非零元素的位置 這是在作業中給出的用法:不走尋常路,用來返回某個特定元素的位置 對向量元素的判斷d 返回了一個和向量等長的由 組成的矩陣 ...
2016-05-10 21:38 0 3579 推薦指數:
title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 機器學習 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做圖像分類。python2.7環境 首先運行cs231n/datasets下 ...
一、准備工作 安裝Ipython Notebook[4] 設置遠程訪問服務器上Ipython[2,5],我直接用的[5]中的方法,可以直接在本地瀏覽器上使用服務器上的notebook ...
安裝anaconda,下載assignment作業代碼 作業代碼數據集等2018版基於python3.6 下載提取碼4put 本課程內容參考: cs231n官方筆記地址 賀完結!CS231n官方筆記授權翻譯總集篇發布 CS231n課程筆記翻譯:圖像分類筆記(上) numpy參考 ...
圖像分類 目標:已有固定的分類標簽集合,然后對於輸入的圖像,從分類標簽集合中找出一個分類標簽,最后把分類標簽分配給該輸入圖像。 圖像分類流程 輸入:輸入是包含N個圖像的集合,每個圖像的標簽是K種分類標簽中的一種。這個集合稱為訓練集。 學習:這一步的任務是使用訓練集來學習 ...
KNN作業要求: 1、掌握KNN算法原理 2、實現具體K值的KNN算法 3、實現對K值的交叉驗證 1、KNN原理見上一小節 2、實現KNN 過程分兩步: 1、計算測試集與訓練集的距離 2、通過比較label出現比例的方式,確定選取的最終label ...
本博客內容來自 Stanford University CS231N 2017 Lecture 2 - Image Classification 課程官網:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 從課程官網可以查詢到更詳細的信息,查看視頻需要翻牆 ...
CS231N Assignment2 Support Vector Machine Begin 本文主要介紹CS231N系列課程的第一項作業,寫一個SVM無監督學習訓練模型。 課程主頁:網易雲課堂CS231N系列課程 語言:Python3.6 1線形分類器 ...
通過K近鄰算法探究numpy向量運算提速 茴香豆的“茴”字有... ... 使用三種計算圖片距離的方式實現K近鄰算法: 1.最為基礎的雙循環 2.利用numpy的broadca機制實現單循環 3.利用broadcast和矩陣的數學性質實現無循環 圖片被拉伸為一維數組 X_train ...