机器学习项目实战识别mnist数据集识别图片数字
1 机器学习分析步骤机器学习项目的实际过程大致分为以下5个环节。（1）问题定义。（2）数据的收集和预处理。（3）模型（算法）的选择。（4）选择机器学习模型。（5）超参数调试和性能优化。2 问题定义这里要向大家介绍MNIST数据集。...
【python-Unet】计算机视觉~舌象舌头图片分割~机器学习（三）
1 简介舌体分割是舌诊检测的基础，唯有做到准确分割舌体才能保证后续训练以及预测的准确性。此部分真正的任务是在用户上传的图像中准确寻找到属于舌头的像素点。舌体分割属于生物医学图像分割领域。分割效果如下：2 数据集介绍舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图，共979*2张，示例图片如下：数据集+源代...
图片上的机器学习PAI问题怎么解决？
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上述图片机器学习PAI中这个问题怎么解决?
执行 上述图片机器学习PAI中这个问题怎么解决?
请教一下机器学习PAI问题，图片是什么原因导致的？
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【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据，然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁？判断人脸需要用监督学习，人脸的维度过高，监督学习判断的时候就会出现两个问题：算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维，然后使用降维后的特...
【阿旭机器学习实战】【19】如何在不减少分辨率的情况下降低图片存储空间？K-Means算法进行图片颜色点分类存储
前言在如今的互联网时代，网络上充满了海量的数据，当然也包括很多图片。因此图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得至关重要。本文我们将使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式，达到降低图片存储空间的目的。图像由称为像素的几个强度值组成。在彩色图像中, 每个像素为3个字节...
模式识别与机器学习(作业6)基于聚类的图片分割
流程：读图片(512, 512, 3)–>下采样，降低维度(256, 256, 3)–>将通道展平，data = (65536, 3)–>归一化–>设置类别Class_num=3–>初始阶段,取样本前三个，作为是三个类别的初始中心像素–>计算所有样本点与3类中心坐...
传统算法与机器学习的融合的方式，对于检测图片来讲有什么好处？
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