数据挖掘入门系列教程（十二）之使用keras构建CNN网络识别CIFAR10

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数据挖掘入门系列教程（十二）之使用keras构建CNN网络识别CIFAR10

简介在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

数据挖掘入门系列教程（二）之分类问题OneR算法

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…

数据挖掘入门系列教程（十一）之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST

简介在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测使用前准备这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

数据挖掘入门系列教程（三）之scikit-learn框架基本使用（以K近邻算法为例）

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器加载数据集进行fit训练设置参数预处理流水线结尾数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

数据挖掘入门系列教程（八）之使用神经网络（基于pybrain）识别数字手写集MNIST

目录数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集加载数据集构建神经网络反向传播(BP)算法进行预测 F1验证总结参考数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>…

数据挖掘入门系列教程（九）之基于sklearn的SVM使用

目录介绍基于SVM对MINIST数据集进行分类使用SVM SVM分析垃圾邮件加载数据集分词构建词云构建数据集进行训练交叉验证炼丹术总结参考介绍在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

CRL快速开发框架系列教程十二(MongoDB支持)

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(…