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KNN

KNN 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN.ipynb 1 - 导入模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagefrom ld_mnist import load_digits %matplotlib inline2 - 导入据及据预处理 -ubyte.gzExtracting C:UsersmarsggboDocumentsCodeMLTF TutorialdataMNIST_datat10k-labels-idx1-ubyte.gz据维度 TensorFlow的一个函进行读取的,由上面的结果可以知道训练集据X_train有55000个,每个X的据长度是784(28*28)。 y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels展示

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tensorflow

调用tensorflow。 BP神经网络MNIST据集的,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。 验环境ubuntu 16.04python 2.7.13tensorflow 1.3.0MNIST据集我不清楚windows下可不可以装tensorflow,反正很久以前是不行,在好像可以了??? 终输入python mnist_backward.py,开始训练,会显示时的损失值,如:after 15005 training steps, loss on training batch is 0.159981 再开一个终,输入python mnist_test.py,进行同步的测试(每五秒一次),会显示时的损失值,如:after 15005 training steps, test accuracy =

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    利用Tensorflow2.0

    前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理,并且尝试用numpy了第一个神经网络模型。 (深度)神经网络模型听起来很牛逼,际上却是一个费时费力的过程,特是在神经网络层很多的情况下,多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难动去了。 API,所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知,最后借助keras来一个非常经典的深度学习入门案例——。 训练模型时tensor会不断地从据流图中的一个节点flow到另一个节点, 这也是Tensorflow名的由来。 最后,我们使用Tensorflow2.0高阶API keras来深度学习经典入门案例——,以下是案例代码,有兴趣的同学可以跟着一遍。

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    KNN算法

    下面的是KNN案例的应用:。 我这里的案例是文本格式。没有图片转换的步骤。 素材模型:(源码+素材最后会贴上githup的链接)KNN 思路: 将测试据转换成只有一列的0-1矩阵形式 将所有(L个)训练据也都用上方法转换成只有一列的0-1矩阵形式 把L个单列据存入新矩阵 ## print(len(tarining)) #1934个训练集 ## print(len(test)) #945个测试集trainingDigits =rD:work日常任务6机器学习day2 trainingDigitstestDigits = rD:work日常任务6机器学习day2testDigits ## ↑据路径tarining = (os.listdir(trainingDigits =True) ## 获取votelabel键对应的值,无返回默认 return sortclasscount ## 返回出频次最高的类第五步: 编:def shibie(): ## 定义一个的函

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    ,74行代码

    2、 我们要解决的问题:是机器学习领域中一个经典的问题,是一个看似对人类很简单却对程序十分复杂的问题。 回到,比如我们要出一个的“9”,人类可能通过“上半部分一个圆圈,右下方引出一条竖线”就能进行判断。 而用(机器学习)神经网络的方法,则提供了另一个思路:获取大量的的图像,并且已知它们表示的是哪个,以此为训练样本集合,自动生成一套模型(如神经网络的对应程序),依靠它来新的。? 5、神经网络如何:启发式理解首先,我们解释一下神经网络每层的功能。 ?第一层是输入层。 真的过程却并不一定是这样。但通过启发式理解,我们可以对神经网络作用机制有一个更加直观的认。由此可见,神经网络能够的关键是它有能够对特定的图像激发特定的节点。

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    教程 | 基于LSTM

    基于tensorflow,如何一个简单的循环神经网络,完成,附完整演示代码。 LSTM网络构建 01基于tensorflow简单的LSTM网络,完成mnist据集训练与。 代码程序执行与输出02完整的代码演示分为如下几个部分: 加载据集创建LSTM网络训练网络执行测试import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib import logits=logits, labels=Y))optimizer = tf.train.AdamOptimizer()train_op = optimizer.minimize(loss_op) # 计算精度 # 使用测试据集测试训练号的模型, 测试128张图像 test_len = 128 test_data = mnist.test.images.reshape((-1, time_steps,

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    Softmax

    TensorFlow 入门(二):Softmax MNIST是一个非常简单的机器视觉据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些的图片进行分类,转成0~9一共十类。? 我们可以用一个组来表示这张图片:?我们把这个组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。如何展开这个组(间的顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同的方式展开。 这里为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函的推广。 W = tf.Variable(tf.zeros())b = tf.Variable(tf.zeros())Sotfmax Regression算法y = tf.nn.softmax(tf.matmul

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    kaggle-

    下载据到本地,加载据import numpy as npimport csvimport pandas as pd def load_data(csv): lines = csv.reader(open (csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响显示a = 1 l = load_data(test.csv )test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响显示a = 1import seaborn as sns%matplotlib 画一个像素图片,第二个图片,上面预测是0from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csv

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    基于PyTorchMNIST

    目前代码了CNN和LSTM两个网络,整个代码分为四部分:Config:项目中涉及的参;CNN:卷积神经网络结构;LSTM:长短期记忆网络结构; TrainProcess: 模型训练及评估,参model __init__() Conv2d参: 第一位:input channels 输入通道 第二位:output channels 输出通道 第三位:kernel size 卷积核尺寸 第四位:stride ) self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(128, 64), nn.BatchNorm1d(64), # 加快收敛速度的方法(注:批标准化一般放在全连接层后面,激活函层的前面 加载MNIST据集,本地据不存在会自动下载 train_data = datasets.MNIST(root=.data, train=True, transform=transforms.ToTensor loss = self.criterion(outputs, label) # 得到损失函 loss.backward() # 反向传播 self.optimizer.step() # 通过梯度做一步参更新

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    学习KNN(三)KNN+HOG

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法的OpenCV 学习KNN(三)KNN+HOG 在学习KNN(二)KNN算法的OpenCV我们直接将像素值作为特征 ,了KNN算法的问题,并得到了较好的准确率,但是就像其他机器学习算法一样,KNN的对象同样是特征,所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN的任务。 下面用HOG原理及OpenCV中介绍的HOG算法提取特征,作为KNN的的输入,最后与像素值特征的结果进行对比。 在据方面还是使用之前生成的5000张图片,并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV出如下代码:#include #include #include using namespace int DescriptorDim;HOG描述子的维 读取训练据 4000张 for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j =0;j

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    【典型案例】用 Notebook

    场景背景是图像领域基本任务之一,旨在通过机器学习或深度学习算法将每张图片分类到0 - 9的标签中。在海量的图像据集中,MNIST 据集被学术界、工业界广泛研究。 本文通过智能钛机器学习平台提供的 Notebook,利用 TensorFlow 框架构建一个简单的神经网络来 MNIST 图像示例如下: 整体流程在智能钛机器学习平台提供的 Notebook 中完成的任务,我们需要完成以下几个步骤:1.新建 Notebook 容器2.在 Notebook 中,创建 MNIST 项目创建 Python 文件从 MNIST 官网下载据集并上传到项目文件夹中3.利用 TensorFlow :安装并导入所需依赖包加载 MNIST 据集据集可视化展示构建模型模型评估输出模型准确率详细流程新建 -ubyte.gzt10k-images-idx3-ubyte.gzt10k-labels-idx1-ubyte.gz利用 TensorFlow MNIST 1.在 Notebook

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    基于TensorFlow的CNNMnist

    本文例为大家分享了基于TensorFlow的CNNMnist的具体代码,供大家参考,具体内容如下一、CNN模型结构? 2,步长为2全连接层:设置1024个神经元输出层:0~9十个 二、代码import tensorflow as tf#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST据from tensorflow.examples.tutorials.mnist =None, name=None)(1)data_format:表示输入的格式,有两种分为:“NHWC”和“NCHW”,默认为“NHWC”(2)input:输入是一个4维格式的(图像)据,据的 shape 由 data_format 决定:当 data_format 为“NHWC”输入据的shape表示为,分表示训练时一个batch的图片量、图片高度、 图片宽度、 图像通道。 当 data_format 为“NHWC”输入据的shape表示为(3)filter:卷积核是一个4维格式的据:shape表示为:,分表示卷积核的高、宽、深度(与输入的in_channels应相同

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    PaddlePaddle之

    常见的都可以用它来试一试~PaddlePaddle的安装不得不吐槽一下PaddlePaddle的安装,官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”,而docker其在国内还并不是特的流行 所以,对于新来说,最简单的安装方式就是:CPU版本安装pip install paddlepaddleGPU版本安装pip install paddlepaddle-gpu用PaddlePaddle 改变网络结构也非常简单,直接在定义的网络结构函里对模型进行修改即可,这一点其和keras的网络结构定义方式还是挺像的,易用性很高。 这次训练的据量比较小,但是如果想要添加据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。 ,大家多多用起来呀~~可以多交流呀~ps:由于paddlepaddle的文档在太少了,官网的文章理论介绍的比较多,网上的博文大多都是几个经典例子来回跑,所以我打算个系列,跟战相关的,不再只有深度学习的

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    Digit Recognizer

    Baseline读取据import pandas as pdtrain = pd.read_csv(train.csv)X_test = pd.read_csv(test.csv)特征、标签分离train.head 网格搜索 KNN 模型最佳参from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import estimator=KNeighborsClassifier(), n_jobs=-1, param_grid=, n_neighbors: , weights: }], scoring=accuracy)最佳参grid_search.best_params distance}最好得分grid_search.best_score_# 0.9677619047619048生成 test 集预测结果y_pred = grid_search.predict(X_test)入结果文件

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    TensorFlow-(三)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,。 参:Σ(前层x后层+后层)如之前用于的3层全连接网络,输入层784个节点,隐藏层500个节点,输出层10个节点。 LeNet-5是最早出的卷积神经网络,它有效解决了问题。 ;全连接层进行10分类4 代码LeNet-5LeNet-5神经网络在MNIST据集上的,主要分为三个部分:前向传播过程(mnist_ lenet5_forward.py)反向传播过程(mnist 9.png:The prediction number is: TRUEm = 10,n = 10test accuracy = 100%该测试结果用的是下面教程链接中的图片(下图第一排),换成自己

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    TensorFlow-(二)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(一)的基础上进行改进,主要以下3点:断点续训测试真图片制作TFRecords格式据集断点续训上次的代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练, ,输出预测结果上次的代码只能使用MNIST自带据集中的据进行训练,这次通过编mnist_app.py函图片据的预测。 testPicArr = pre_pic(testPic)对图片做预处理preValue = restore_model(testPicArr) 将符合神经网络输入要求的图片喂给复的神经网络模型 application()函:输入要的几张图片(注意要给出待图片的路径和名称)。 注:以上测试图片用的是下面教程中自带的图片,测试结果100%准确,我自己用Windows画图板了0~9的,准确度只有50%左右,可能是我体和MNIST库中的风格差异较大,或是目前的网络还不够好

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    TensorFlow-(一)

    例如:一张体图片变成长度为 784 的一维组输入神经网络。该图片对应的标签为,标签中索引号为 6 的元素为 1,表示是 6 出的概率为 100%,则该图片对应的结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础“MNIST据集 ”的常用函① tf.get_collection() 函表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 网络模型搭建与测试体MNIST据集的任务,共分为三个模块文件,分是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参优化方法的反向传播过程文件(mnist_backward.py 体MNIST据集的任务前向传播过程如下:import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784OUTPUT_NODE = 10LAYER1_NODE = 500 体MNIST据集的任务反向传播过程如下:import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport

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    专栏 | 在PaddlePaddle上MNIST

    在框架解析和安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上 MNIST 据集的介绍如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 据库的, 这个据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 该据集非常小, 很适合图像的入门使用, 该据集一共有 4 个文件, 分是训练据和其对应的标签, 测试据和其对应的标签. 文件如表所示:? 这个据集针对 170 多 M 的 CIFAR 据集来说, 在是小太多了. 这使得我们训练起来非常快, 这能一下子激发开发者的兴趣。 定义神经网络我们这次使用的是卷积神经网络 LeNet-5,官方一共提供了 3 个分类器,分是 Softmax 回归,多层感知器,卷积神经网络 LeNet-5,在图像问题上,一直是使用卷积神经网络较多

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    基于OpenCV训练与

    OpenCV训练与机器学习(ML)是OpenCV模块之一,对于常见的与英文都可以做到很高的率,完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像据完成预处理与特征提取, 一:据集这里使用的据集是mnist 据集、关于据集的具体说明如下:据集名称说明train-images-idx3-ubyte.gz训练图像28x28大小,6万张train-labels-idx1 -ubyte.gz每张图像的标记,6万条t10k-images-idx3-ubyte.gz测试据集、1万张图像28x28t10k-labels-idx1-ubyte.gz测试据集标记,表示图像上述据集据组成内部结构 图像目00084节int类型28图像高度000124节int类型28图像宽度标记部分据组成如下:开始移位类型值描述00004节int类型0x00000801(2049)魔00044节int 对应图像00091节ubyte??

    1.3K60

    python神经网络编程

    本文例为大家分享了python的具体代码,供大家参考,具体内容如下import numpyimport scipy.special#import matplotlib.pyplotclass 因训练集灰度值与际相反,故用255减取反。 matplotlib.pyplot.show()#nn=n.query((numpy.asfarray(all_value)255.0*0.99)+0.01)#for i in nn :# print(i)尝试统计了对于各个据测试量及正确率 原本想验证书后向后查询中‘9’模糊是因为训练量不足或错误率过高而产生,然最终结果并不支持此猜想。 另书中只能针对特定像素的图片进行学习,真正的图片并不能满足训练条件,际用处仍需今后有时间改进。以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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