# coding: utf-8 # In[19]: import random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt from __future__ import print_function get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') plt.rcParams['figure.figs…

本博客内容来自 Stanford University CS231N 2017 Lecture 2 - Image Classification 课程官网:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 从课程官网可以查询到更详细的信息,查看视频需要FQ上YouTube,如果不能FQ或觉得比较麻烦,也可以从我给出的百度云链接中下载. 课程视频&讲义下载:http://pan.baidu.com/s/1gfu51KJ 问题背景 现在我有一张关于猫的图片,如何让计算…

KNN作业要求: 1.掌握KNN算法原理 2.实现具体K值的KNN算法 3.实现对K值的交叉验证 1.KNN原理见上一小节 2.实现KNN 过程分两步: 1.计算测试集与训练集的距离 2.通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label 代码分析: cell1 - cell5 对数据的预处理 cell6创建KNN类,初始化类的变量,此处是传递测试数据和训练数据 cell7实现包含两个循环的KNN算法: 通过计算单一的向量与矩阵之间的距离(在之前的cell中,已经将图像转换成列:32*3…

  课程内容全纪录: 1.讲解图像分类的难点 1.光照强度 2.主体变形 3.主体与背景咬合 4.主体与背景相接近 5.同类别间存在区别 2.KNN 1.最近邻算法 2.Knn 3.hyperparameter 的 cross-validation 3.线性分类器   全解析: 1.图像分类的难点示意图     2.KNN 首先是KNN中用到的距离计算公式,L1和L2如下: 图示KNN的计算过程: 图中有种类 a o,当需要确定c属于哪个种类时,可以使用KNN 计算c到所有a和所有o的距离,L1…

title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类.python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下的get_datasets.sh获取数据集,如果你是windows用户,也可以在网盘下载后解压到datasets里. 链接: https://pan.baidu.com/s/1KMh7OoXAX3etAwIfloril…

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定…

k-Nearest Neighbor (kNN) 练习 这篇博文是对cs231n课程assignment1的第一个问题KNN算法的完成,参考了一些网上的博客,不具有什么创造性,以个人学习笔记为目的发布. 参考: http://cs231n.github.io/assignments2017/assignment1/ https://blog.csdn.net/Sean_csy/article/details/89028970 https://www.cnblogs.com/daihengchen…

一.问题描述 网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的,数据集载入过程一般如下: from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 #导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功 cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址(获取数据集的脚本) #删除以前可能导入的数据,若之前未导入数据,则直接pass #try...except...为解决异常的语句,参见https://…

图像分类   目标:已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像.   图像分类流程 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种.这个集合称为训练集. 学习:这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样.一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型. 评价:让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签,把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比,并以此来评价分类器的质量.   Nearest Neighbor分…

通过K近邻算法探究numpy向量运算提速 茴香豆的“茴”字有... ... 使用三种计算图片距离的方式实现K近邻算法: 1.最为基础的双循环 2.利用numpy的broadca机制实现单循环 3.利用broadcast和矩阵的数学性质实现无循环 图片被拉伸为一维数组 X_train:(train_num, 一维数组) X:(test_num, 一维数组) 方法验证 import numpy as np a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) b = np.…