原文:機器學習-MNIST數據集使用二分類

一 二分類訓練MNIST數據集練習 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 推薦指數:

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MNIST機器學習數據集

介紹 在學習機器學習的時候,首當其沖的就是准備一份通用的數據集,方便與其他的算法進行比較。在這里,我寫了一個用於加載MNIST數據集的方法,並將其進行封裝,主要用於將MNIST數據集轉換成numpy.array()格式的訓練數據。直接下面看下面的代碼吧(主要還是如何用python去讀取 ...

Thu Sep 28 20:47:00 CST 2017 0 5967
深度學習(一)之MNIST數據集分類

任務目標 對MNIST手寫數字數據集進行訓練和評估,最終使得模型能夠在測試上達到\(98\%\)的正確率。(最終本文達到了\(99.36\%\)) 使用的庫的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代碼地址GitHub:https ...

Sat Mar 19 06:26:00 CST 2022 1 5714
機器學習Python實現_03_二分類轉多分類的一般實現》

簡介 上一講我們實現了一個簡單二元分類器:LogisticRegression,但通常情況下,我們面對的更多是多分類器的問題,而二分類轉多分類的通常做法也很朴素,一般分為兩種:one-vs-rest以及one-vs-one。顧名思義,one-vs-rest將多類別中的其中一作為正,剩余 ...

Tue May 19 06:57:00 CST 2020 0 785
機器學習(三):理解邏輯回歸及二分類、多分類代碼實踐

本文是機器學習系列的第三篇,算上前置機器學習系列是第八篇。本文的概念相對簡單,主要側重於代碼實踐。 上一篇文章說到,我們可以用線性回歸做預測,但顯然現實生活中不止有預測的問題還有分類的問題。我們可以從預測值的類型上簡單區分:連續變量的預測為回歸,離散變量的預測為分類。 一、邏輯回歸:二分類 ...

Tue Feb 02 00:34:00 CST 2021 0 933
MNIST 數據集分類

卷積神經網絡(CNN) 具體解釋見文章 以下是代碼實現: 1. 加載數據 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用數據集,調用 torchvision.datasets 即可把這些數據由遠程下載到本地,下面給出MNIST使用 ...

Sat Aug 01 21:58:00 CST 2020 0 1463
Python機器學習(七十三)Keras 加載MNIST數據集

MNIST是一個經典的深度學習和計算機視覺的數據集,里面包含了0-9的手寫數字圖片,開發人員可使用數據集來訓練和測試神經網絡,訓練后的神經網絡可以識別手寫數字。 Keras庫已經包含了這個數據集,可以從Keras庫中加載: 可以查看數據集的形狀: 可以看到,訓練 ...

Mon Jun 22 04:40:00 CST 2020 0 636
 
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