python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样

题目: 1)In the first step, apply the Convolution Neural Network method to perform the training on one single CPU and testing 2)In the second step, try the distributed training on at least two CPU/GPUs and evaluate the training time. 一.单机单卡实现mnist_CNN 1

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理 一 MNIST Fly softmax回归 准备数据 解压 与 重构 手写识别入门 MNIST手写数据集 图片以及标签的数据格式处理 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. from IPython.display import Image  import base64  Image(data=base64.decodestrin

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算

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>

1.导包 import numpy as np import operator from os import listdir from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN %config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all' 2.定义将图像转换成向量的函数 """ 函数说明:将32x32的二进制图像转换成1x1024向量 Parameters: f

按照惯例,先放代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) # 输入图片是28*28 n_inputs = 28 #输入一行,一行有28个数据 max_time = 28 #一共28行 lstm_size = 100 #隐层

""" 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)的基本原理很简单: 假设有两个网络,生成网络G和判别网络D.生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片, 记为G(z):判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实,对于输入x,D(x)是x为真实图片的概率. 在训练过程中, 生成器努力让生成的图片更加真实从而使得判别器无法辨别图像的真假, 而D的目标就是尽量把分辨出真实图片和生成网络G产出的图片,这个过程就类似于二人博弈, G和D构成了一

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):

学习了tensorflow的线性回归. 首先是一个sklearn中makeregression数据集,对其进行线性回归训练的例子.来自腾讯云实验室 import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen=x_dimen self._index_in_epoch=0 self.constructModel() self.sess=

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

手写数字库很容易建立,但是总会很浪费时间.Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库,训练库有60,000张手写数字图像,测试库有10,000张. 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据库在一个文件中包含了所有图像,使用起来有所不便.如果我把每个图像分别保存,成了图像各自独立的数据库. 并在Google Code中托管. 如果你有需要,欢迎在此下载: http://yann.le

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的

Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #

Mnist手写数字识别 Tensorflow 任务目标 了解mnist数据集 搭建和测试模型 编辑环境 操作系统:Win10 python版本:3.6 集成开发环境:pycharm tensorflow版本:1.* 程序流程图 了解mnist数据集 mnist数据集:mnist数据集下载地址   MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信