python用K近鄰（KNN）算法分類MNIST數據集和Fashion MNIST數據集
一、KNN算法的介紹 K最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法之一，理論上比較成熟。KNN算法首先將待分類樣本表達成和訓練樣本一致的特征向量；然后根據距離計算待測試樣本和每個訓練樣本的距離，選擇距離最小的K個樣本作為近鄰樣本；最后根據K個近鄰樣本 ...
原文：python cnn訓練（針對Fashion MNIST數據集）
本文將和大家一起一步步嘗試對Fashion MNIST數據集進行調參,看看每一步對模型精度的影響。 調參過程中，基礎模型架構大致保持不變 廢話不多說，先上任務： 模型的主體框架如下 此為拿到的原始代碼,使用的框架是keras ： 裸跑的精度為 將epochs由 變為 當加上dropout之后時，model的結構如下： layer conv Conv D None, , , max pooling ...
2019-02-22 12:00 0 1655 推薦指數：
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