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 / 开普饭

本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译,展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程.具体步骤如下 1. 加载数据 tensorflow集成了keras这个框架,提供了Fa ...

DL之RBM:基于RBM实现手写数字图片识别提高准确率输出结果设计代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklear ...

TF:利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%) 设计思路全部代码 #TF:利用是Softmax回归+GD算法实现手写数字识别(10 ...

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 ...

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 ...

TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线输出结果设计代码 import tenso ...

TF之DNN:利用DNN[784→500→10]对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程输出结果案例理解DNN过程思路 1.一张图像数组形状的变化: ...

TF:基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% 导读与Softmax回归模型相比,使用两层卷积的神经网络模型借助了卷积的威力,准确率高非常大的提升. 输出结果 Extra ...

TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别输出结果代码设计 import numpy ...

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_ ...

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