Python机器学习实验的相关内容

阿里云文档 2026-04-20

MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。

AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI 推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。

文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集2

思考题测试集中有哪些识别错误的手写数字图片？汇集整理并分析原因？11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=model(torch.reshape(test_dataset[i][0],...

文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集1

CIFAR10数据集介绍CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000张图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像，但一些训练批次可能包含比另一个类别更多的图像。在它们之间训练批次包含来自每个类的500....

文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络

卷积、下采样、经典卷积网络1. 对图像进行卷积处理import cv2 path = 'data\instance\p67.jpg' input_img = cv2.imread(path) import cv2 import numpy as np #分别将三个通道进行卷积，然后合并通道 def conv(image, kernel): conv_b = convolve(im...

文章 2023-10-13 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集3

12. 采用pandas可视化数据import pandas as pd table=pd.DataFrame(zip(pre_10000,label_10000)) table010[-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961...31[4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178...82[1.3.....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络2

11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）#导入模型 model1=torch.load('./model-cifar10.pth')pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=model1(torch.reshape(test_...

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络1

LeNet-5网络结构LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型。每个手写数字图片样本的宽与高均为28像素，样本标签值是0~9，代表0至9十个数字。图1. LeNet-5模型每个手写数字图片样本的宽与高均为28像....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验13 基于神经网络的回归-分类实验

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验12 神经网络-感知器

人工神经网络感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量x xx对其进行二类分类的线性分类模型：感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w ⋅ x + b = 0 w \cdot x+b=0w⋅x+b=0。2．感知机学习的策略是极小化损失函数：损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。3．感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。算法简单且易于实现....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验07 KNN最近邻算法2

试试Scikit-learnsklearn.neighbors.KNeighborsClassifiern_neighbors: 临近点个数，即k的个数，默认是5p: 距离度量，默认algorithm: 近邻算法，可选{‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}weights: 确定近邻的权重n_neighbors ： int，optional(defaul....

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更新时间 2024-06-07 15:40:46

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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