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Matlab-RBF对iris鸢尾花数据集进行分类

接着前面2期rbf相关的应用分享一下rbf在分类场景的应用，数据集采用iris 前期参考 Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 一、数据集 iris以鸢尾花的特征作为数据来源...，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。...每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。...数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较 二、编程步骤、思路 （1）读取训练数据通过load函数读取训练数据，并对数据进行打乱，提取对应的数据分为训练和验证数据，训练集和验证集...神经网络，RBF是一种前馈型的神经网络，它的激励函数一般是高斯函数，高斯函数是通过计算输入与函数中心点的距离来算权重的。

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MNIST数据集手写数字分类

目录0.编程环境1、下载并解压数据集2、完整代码3、数据准备4、数据观察4.1 查看变量mnist的方法和属性4.2 对比三个集合4.3 mnist.train.images观察4.4 查看手写数字图5...、搭建神经网络6、变量初始化7、模型训练9、模型测试----MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库...MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹...4、数据观察本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...； 第4行代码定义损失函数loss，多分类问题使用交叉熵作为损失函数。

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手把手用keras分类mnist数据集

博主将整个实战做成了视频讲解，视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV16g4y1z7Qu/ 实战流程 获得数据，并将数据处理成合适的格式 按照自己的设计搭建神经网络...设定合适的参数训练神经网络 在测试集上评价训练效果 一、认识mnist数据集 from keras.utils import to_categorical from keras import models...as plt # 加载数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() print(train_images.shape..., epochs=20, batch_size=128, verbose=2) 四、用训练好的模型进行预测，并在测试集上做出评价 # 来在测试集上测试一下模型的性能吧 y_pre = network.predict...# 加载数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 搭建LeNet网络 def

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基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类

此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...如果没有nvidia显卡，但有visa信用卡，请阅读我的另一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 3.下载并解压数据集...MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹...方法； 第6行代码表示重置tensorflow图 第7行代码加载数据库MNIST赋值给变量mnist； 第8-13行代码定义超参数学习率learning_rate、批量大小batch_size、步数

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基于Keras+CNN的MNIST数据集手写数字分类

第1个元素是训练集的数据，第2个元素是测试集的数据； 训练集的数据是1个元组，里面包括2个元素，第1个元素是特征矩阵，第2个元素是预测目标值； 测试集的数据是1个元组，里面包括2个元素，第1个元素是特征矩阵...库中导入to_categorical方法； 第4行代码获取训练集的特征矩阵赋值给变量train_X，获取训练集的预测目标值赋值给变量train_y； 第5-7行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据...； 第2-4行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第5行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。...上面一段代码的运行结果如下： 第7-8行代码使用测试集的数据做模型评估，打印损失函数值和准确率； 第9-10行代码使用训练集的数据做模型评估，打印损失函数值和准确率。...9.总结 1.keras基于tensorflow封装，代码更直观，容易理解； 2.根据本文作者的经验，在MNIST数据集上，基于tensorflow编写代码需要53行代码，基于keras编写代码需要38

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R语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类

我想进一步探讨数据科学和机器学习如何相互补充，展示我将如何使用数据科学来解决图像分类问题。我们将使用经典的机器学习挑战：MNIST数字数据库。 ?...面临的挑战是根据28×28的黑白图像对手写数字进行分类。MNIST经常被认为是证明神经网络有效性的首批数据集之一。...预处理 默认的MNIST数据集的格式有些不方便，但Joseph Redmon已经帮助创建了CSV格式的版本。我们可以下载它的readr包。...考虑到这一点，我们将收集数据，进行一些算术运算以跟踪图像中的x和y，并且只保留前10,000个训练实例。...具有非常红色或非常蓝色区域的对将很容易分类，因为它们描述的是将数据集整齐划分的特征。这证实了我们对0/1易于分类的怀疑：它具有比深红色或蓝色更大的区域。

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使用CNN卷积神经网络模型训练mnist数据集

图源：https://flat2010.github.io/2018/06/15/手算CNN中的参数 数据预处理 在数据预处理上需要注意不再是一维的了，而要保持数组样式，是 28*28*1 的，其他的没差别...Sequential() 添加卷积层 filters=16 表示有 16 个卷积核（也叫滤镜） kernel_size=(5,5) 表示卷积核的尺寸 padding='same' 表示对原图片进行填充...； 最小池化核，取池化数据的最小值； L2池化核，取池化数据的L2范数； 图示是最大池化过程 ?...可以看到 CNN 比 MLP 不仅准确率提高了，在不加 Dropout 的情况下过度拟合现象也比 MLP 要小一些 导入训练好的模型进行预测 还是先用之前的方法导出模型 model.save('CNN_MNIST_model.h5...') 导入模型 load_model('CNN_MNIST_model.h5') 处理好数据之后调用 predict 函数就可以啦 ?

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基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测

此文在上一篇文章《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上添加了1个隐藏层，模型准确率从91%提升到98% 《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接...machine-learning/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/H9I0KX0CBkHeap5Xpwp-5Q 2.下载并解压数据集...MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...5.2 对比三个集合 train对应训练集，validation对应验证集，test对应测试集。

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深度学习实战-MNIST数据集的二分类

MNIST数据集：二分类问题 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。...这个数据集被广泛使用，被称之为机器学习领域的“Hello World”，主要是被用于分类问题。...本文是对MNIST数据集执行一个二分类的建模 关键词：随机梯度下降、二元分类、混淆矩阵、召回率、精度、性能评估 导入数据 在这里是将一份存放在本地的mat文件的数据导进来： In [1]: import...= si.loadmat('mnist-original.mat') In [3]: type(mnist) # 查看数据类型 Out[3]: dict In [4]: mnist.keys()...自定义交差验证（优化） 每个折叠由StratifiedKFold执行分层抽样，产生的每个类别中的比例符合原始数据中的比例 每次迭代会创建一个分类器的副本，用训练器对这个副本进行训练，然后测试集进行测试

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基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测

MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow...machine-learning/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MTugq-5AdPGik3yJb9yDJQ 2.下载并解压数据集...MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w 密码: wa9p 下载压缩文件MNIST_data.rar完成后，选择解压到当前文件夹

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孪生网络入门（下） Siamese Net分类服装MNIST数据集(pytorch)

经过这个案例，我个人的收获有到了以下的几点： Siamese Net适合小数据集； 目前Siamese Net用在分类任务（如果有朋友知道如何用在分割或者其他任务可以私信我，WX：cyx645016617.../input/fashion-mnist_train.csv') data_train.head() ? 这个数据文件是csv格式，第一列是类别，之后的784列其实好似28x28的像素值。...划分训练集和验证集，然后把数据转换成28x28的图片 X_full = data_train.iloc[:,1:] y_full = data_train.iloc[:,:1] x_train, x_test...数据集中也是跟MNIST类似，划分了10个不同的类别。...ax2.set_title('{}'.format('same' if target[idx]==0 else 'different')) break 这一段的代码就是对一个batch的数据进行一个可视化

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深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别

大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了...,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集....在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入神经网络....read_data_sets()函数运行时，会检查指定路径内是否已经有数据 集，若指定路径中没有数据集，则自动下载，并将 mnist 数据集分为训练集 train、 验证集 validation 和测试集...三:在测试集中使用保存的模型进行检测 ①:创建mnist_test.py 当神经网络模型训练完成后，便可用于测试数据集，验证神经网络的性能。结构如下： ? ?

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深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别

大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,...在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入神经网络....read_data_sets()函数运行时，会检查指定路径内是否已经有数据 集，若指定路径中没有数据集，则自动下载，并将 mnist 数据集分为训练集 train、 验证集 validation 和测试集...在我们运行backward.py之后,我们的模型会保存在当前目录里,接下来我们可以在测试集中调用我们所训练的模型: 三:在测试集中使用保存的模型进行检测 ①:创建mnist_test.py 当神经网络模型训练完成后...，便可用于测试数据集，验证神经网络的性能。

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【动手学深度学习笔记】之图像分类数据集（Fashion-MNIST）

1.图像分类数据集（Fashion-MNIST） 这一章节需要用到torchvision包，为此，我重装了 这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。...**第一次调用从网上自动获取数据。 通过设置参数train来制定获取训练数据集或测试数据集（测试集：用来评估模型表现，并不用来训练模型）。...通过设置参数transfrom = transforms.ToTensor()将所有数据转换成Tensor，如果不进行转换则返回PIL图片。...需要将这些文本标签和数值标签相互转换，可以通过以下函数进行。...#由于没有d2l库，所以需要进行一些修改 #修改一： from IPython import display mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST

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