本人人工智能初学者,现在在学习TensorFlow2.0,对一些学习内容做一下笔记.笔记中,有些内容理解可能较为肤浅.有偏差等,各位在阅读时如有发现问题,请评论或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)提醒. 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件,请评论区留下你们的邮箱,或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)联系本人.…

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np datapath = r'D:\data\ml\mnist.npz' (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath) x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1) x_tes…

Tensorflow2.0-mnist手写数字识别示例   读书不觉春已深,一寸光阴一寸金. 简介:通过CNN 卷积神经网络训练后识别出手写图片,测试图片mnist数据集中的0.1.2.4.                   一.mnist数据集准备 虽然可以通过代码自动下载数据集,但是mnist 数据集国内下载不稳定,会出现[Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mn…

写在开头:这个实验和matlab手写神经网络实现识别手写数字一样. 实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取…

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha…

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点:   1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten…

整体代码: #数据读取 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #定义待输入数据的占位符 #mnist中每张照片共有28*28=784个像…

import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import glob import imageio import scipy.ndimage class neuralNetWork: def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes = inputnodes self…

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云…

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase…