DL之RBM:基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率
相关推荐
-
应用PCA降维加速模型训练
本文将使用主成分分析(Principal Component analysis)实现无监督数据降维这一任务.当然PCA降低维度还可以帮助我们可视化,例如高维度数据是无法可视化,但是当我们将数据降低到三 ...
-
原理 代码,总结了 11 种回归模型
导读: 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型,其中包括一些单模型及集成学习器. 保序回归.多项式回归.多输出回归.多输出K近邻回归.决策树回归.多输出决策树回归.AdaBoost回归.梯度提升 ...
-
TF之LoR:基于tensorflow利用逻辑回归算LoR法实现手写数字图片识别提高准确率
TF之LoR:基于tensorflow利用逻辑回归算LoR法实现手写数字图片识别提高准确率 输出结果 设计代码 #TF之LoR:基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率 import ten ...
-
DL之NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率
DL之NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness.SVM.NN各自的准确率 数据集下载以及 ...
-
DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率
DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率 导读 上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非 ...
-
TF之LiR:基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率
TF之LiR:基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率 输出结果 Extracting MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gz Please use tf ...
-
DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率
DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率 输出结果 更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...
-
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_ ...
-
DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率
DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率 输出结果 核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...
-
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...
-
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 输出结果 下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...
