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    像素随机打乱的手写字体图像竟能被非监督学习方法全新重建?

    为了验证 AggMap 数据结构化的能力,作者首先将手写字体 MNIST 像素点随机排列(像素点打乱形成雪花图),然后使用 AggMap 基于雪花图进行数据结构化,来探索其结构化能力。...,通道数为1;OrgRP1: 原始的图像被打乱后的 “雪花图” ;RPAgg1: AggMap 基于被打乱后的“雪花图“而无监督重构的图像;RPAgg5: AggMap 进一步基于聚类的多通道分割的彩色图像...无监督AggMap重构随机打乱的MNIST图像 为了测试 AggMap 的特征结构化能力,作者将 MNIST 数据任意随机打乱生成「雪花图」,「雪花图」完全丢失了原有图像的数据模式。...AggMap 可以恢复随机排列的 MNIST 的原因是,作者认为尽管像素点已经随机排列(打乱),但 MNIST 的像素特征点的流形结构并没有完全改变(即拓扑结构仍然可以通过它们的成对相关性来近似),并且流形结构可以用低维的加权图来近似...非监督拟合的样本量越大,其生成的特征图谱越结构化,随机打乱的 MNIST 也越接近真实的数字。 图 5:AggMap 预拟合在不同数量的随机排列图像以重建 MINST 图像(RPAgg1)。

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    在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

    ,y_train是训练标签 y_train=y_train[index] 补充知识:Keras中shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱...假如你的训练集是有序的,比方说正样本在前负样本在后,又设置了validation_split,那么你的验证集中很可能将全部是负样本 同样的,这个东西不会有任何错误报出来,因为Keras不可能知道你的数据有没有经过...shuffle,保险起见如果你的数据是没shuffle过的,最好手动shuffle一下 np.random.seed(1024) random.shuffle(index) data = data[index...splitpoint], label[splitpoint:]) X_train=X_train/255 X_val=X_val/255 以上这篇在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例就是小编分享给大家的全部内容了

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    10.4 随机读写数据文件

    01 文件位置标记及其定位 1、随机访问不是按数据在文件中的物理位置次序进行读写,而是可以对任何位置上的数据进行访问。...4、如果是顺序写文件,则每写完一个数据后,文件位置标记顺序向后移一个位置,然后在下一次执行写操作时把数据写入指针所指的位置。 5、对流式文件既可以进行顺序读写,也可以进行随机读写。...位移量应是long型数据。 (3)用ftell函数测定文件位置标记的当前位置 ftell函数的作用是得到流式文件中文件位置标记的当前位置。...02 随机读写 1、需要注意的是应当保证在磁盘中存在所指定的文件“stu.dat”。 有时候,正是那些意想不到之人,成就了无人能成之事。 ——图灵 ?

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    Oracle生成随机测试数据

    Oracle 背景 其实生成测试数据这种单子经常做,做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址,之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。...其实这样的方法不说担心数据安全,工作量也不小。 通过存储过程,一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址,已经非常接近真实数据了。...把随机数放在变量里面,是因为子查询中Where条件有随机数会出现还没生成随机数就查完了,有执行顺序的问题。...FROM DUAL; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(DQ_NAME); END; 生成地址的时候是用了两个表 一个是省份地区表LOCATION 一个是街道表STREET 虽然数据量不大但是生成随机地址是完全足够了...130*290=3W7种组合,当然可以再加数据 随机生成货物名、货物数量、货物价格 DECLARE GOOD_NAME VARCHAR2(100); RANDOM_GOODS NUMBER

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    Numpy使用-随机生成数据

    Numpy库中随机选数 本文中介绍的是如何使用numpy库中的random模块进行随机选择数据 ? 为什么写 在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程,有时候会缺乏数据。...虽然网上有很多的数据,但是需要时间去查找。 当自己在整理总结相关知识点的时候,需要立马用到一些简单的数据,于是想到了这个方法:随机模拟些简单的数据来进行处理和学习,于是想到了Numpy中的相关功能。...random.choice 在随机生成数据的过程中主要使用的是random.choice方法,下面具体介绍其方法的使用。...指定抽取概率 通过参数p来指定抽取的概率,其中p的长度和待抽取的数据a的长度必须一致 ? 参数a和参数p的长度不一致导致报错 抽取列表数据 ? 抽取元组数据 ?...使用案例 通过一个随机生成的数据来模拟pandas中的DataFrame数据: import pandas as pd import numpy as np name_list = ["小明","小红

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    数据可视化—随机漫步

    类,随机选择前进方向,这个类有三个属性,一个存储随机漫步的次数,另外两个存储随机漫步的每个点的x,y坐标,每次漫步都从点(0,0)出发 from random import choice class...RandomWalk(): '''一个生成随机漫步数据的类''' def __init__(self,num_points=5000): '''初始化随机漫步的属性'''...并将其添加到random_walk.py中 改正代码如下: from random import choice class RandomWalk(): '''一个生成随机漫步数据的类'''...(y/n):") if keep_running.upper() == 'N': break 效果如下: 增加点数 增加点数,以提供更多的数据,我们在创建RandomWalk...(y/n):") if keep_running.upper() == 'N': break 效果如下: 调整尺寸以适用屏幕 图表适合屏幕大小时,更能有效地将数据中的规律呈现出来

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    Jmockdata随机模拟 Java 数据插件

    Jmockdta是一款实现模拟JAVA类型或对象的实例化并随机初始化对象的数据的工具框架。 单元测试的利器。...Jmockdata插件通过随机算法模拟Java数据....具体介绍和用法可以参考如下: 模拟数据入口方法 JMockData.mock(JmockDataWrapper) 被模拟数据必须继承JmockDataWrapper经过它的包装 被模拟的数据最好是plain...bean,只提供getter,setter,has,is方法的才可以被模拟 框架默认实现了40个元数据类型的数据模拟器包括: short.class,Short.class,short[].class...可以通过JmockDataContext 获取模拟过程的所有上下文信息,甚至可以打印整个模拟类型树 可以通过JMockDataManager 注册模拟数据类型,重写模拟数据算法,注册模拟数据类拦截器等

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    博客 | 一个项目的经验教训:关于打乱和拆分数据

    比如在公司做业务,你要收集数据、清洗数据、建立合适的数据结构,对大规模数据可能还要顺便把大规模分布式问题解决一下。等费劲千辛万苦拿到“干净”的数据之后,才进入机器学习/模式识别问题的一般步骤。...所以这一回我先划分了训练和测试集数据,然后再做切片。其实在这里,数据根本不需要 shuffle ——分类器是 linear classifier 或 SVM,训练过程是一次把所有数据喂进去。...这正是 NFL 定理的意义:如果不考虑具体问题,所有的算法都是随机猜测,没有好坏之分。 Part 3....讲师最后总结说,这个案例说明:在随机打乱数据和拆分数据之前,需要考虑数据本身的意义。 ?...看了一下代码,发现跟上面讲过的一样,也是把所有数据拿出来打乱再划分。唉,简直是……特么的在逗我。 一叶知秋,可见顶会 paper 也未必靠谱。

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