【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络

【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 ...

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

【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[4.0153...

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络2

【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)...

【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络1

【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...

【Python机器学习】实验13 基于神经网络的回归-分类实验

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【Python机器学习】实验12 神经网络-感知器

【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...

【Python机器学习】实验11 支持向量机3

【Python机器学习】实验11 支持向量机3

7.2 绘制高高线表示预测结果def plot_predictions(clf, axes): x0s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x1s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x0, x1 = np.meshgrid...

【Python机器学习】实验11 支持向量机1

【Python机器学习】实验11 支持向量机1

支持向量机在本练习中,我们将使用支持向量机(SVM)来构建垃圾邮件分类器。 我们将从一些简单的2D数据集开始使用SVM来查看它们的工作原理。 然后,我们将对一组原始电子邮件进行一些预处理工作,并使用SVM在处理的电子邮件上构建分类器,以确定它们是否为垃圾邮件。我们要做的第一件事是看一个简单...

【Python机器学习】实验10 随机森林和集成学习

随机森林和集成学习import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split 1. 生成数据生成12000行的数据...

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