DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别 / 开普饭

您想知道的人工智能干货,第一时间送达编译 | AI有道什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法,用 ...

欢迎大家来到"Python从零到壹",在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界.Python系列整体框架包括基础语法10 ...

这篇文章教你如何使用 Lazy Predict 运行超过 40 个机器学习模型进行回归项目. 假设你需要执行一项回归机器学习项目.你已经分析了你的数据,进行了一些数据清洗,创建了一些虚拟变量,现在,是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23921 本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量.一天中的某个小时.以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的 ...

陈雷慧(豆苗) 淘系技术简介根据机器学习的任务或应用情况的不同,我们通常把机器学习分为三大类: 1.监督学习(Supervised Learning,SL),这类算法的工作原理是使用带标签的训练数 ...

波士顿房价预测波士顿房价数据集介绍波士顿房价数据说明:此数据源于美国某经济学杂志上,分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集.数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房 ...

DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

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 ...

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 ...

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 ...

DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率设计思路设计代码 import mnist_loader fr ...

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 ...

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 ...

DL之DNN:利用DNN[784→50→100→10]算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测.模型优化导读目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制输出结果设计思路核心代 ...

DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别