分类准确度 分类准确度 以sklearn中的手写数字datasets.load_digits为例,其是8*8的图形,具有64个特征值,类别由0到9 我们挑选出666这个图形,将其可视化 X = digits.data some_digit = X[666] some_digit_image = some_digit.reshape(8,8) plt.imshow(some_digit_image,cmap = matplotlib.cm.binary) 我们使用自己的算法(见前笔记) 将比例设置

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU

内容参考自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高,但是作为一个练习knn的题目,还是挺不错的. 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类数据集.数据集包含60000张32*32像素的小图片,每张图片都有一个类别标注(总共有10类),分成了50000张的训练集和10000张的测试集. 然后下载后得到的并不是实实在在的图片(不然60000张有点可怕...),

作者:桂. 时间:2018-02-05  19:36:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8419182.html 一.概述 本文简要记录FIR的小trick,主要参考: Shen, Zhi. “Improving FIR Filter Coefficient Precision [DSP Tips & Tricks].” IEEE Signal Processing Magazine 27 (2010): 120-124. 全文主要分两种实现结构

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)

经过一个月的准备,终于通过了TensorFlow的开发者认证,由于官方的中文文档较少,为了方便大家了解这个考试,同时分享自己的备考经验,让大家少踩坑,我整理并制作了这个中文手册,请大家多多指正,有任何问题和建议都可以在文末联系到我~ 同时,感谢各位大牛们期间对我的帮助和指导! ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

图像分类   目标:已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像.   图像分类流程 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种.这个集合称为训练集. 学习:这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样.一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型. 评价:让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签,把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比,并以此来评价分类器的质量.   Nearest Neighbor分

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

在常用传感器中,模数转换器是其中至关重要的环节,模数转换器的精度以及系统的成本直接影响到系统的实用性.因此.如何提高模数转换器的精度和降低系统的成本是衡量系统是否具有实际应用价值的标准. 图 1    ADC工作流程 一.ADC简单介绍                                                                              ADC可分为SAR型.积分型.Σ-Δ型.折叠型等方式.SAR ADC因其功耗低.精度高.面积小等特点而被用于

一步步教你轻松学KNN模型算法( 白宁超 2018年7月24日08:52:16 ) 导读:机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法,既可以做聚类又可以做分类使用.本文通过一个模拟的实际案例进行讲解.整个流程包括:采集数据.数据格式化处理.数据分析.数据归一化处理.构造算法模型.评估算法模型和算法模型的应用.(本文原创,转载必须注明出处: 一步步教你轻松学KNN模型算法) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学习:一步步教你轻松学

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定

[导读]CVPR 2019细粒度图像分类workshop的挑战赛公布了最终结果:中国团队DeepBlueAI获得冠军.本文带来冠军团队解决方案的技术分享. 近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑战赛公布了最终结果,国内团队 DeepBlueAI 获得冠军. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,CVPR是世界顶级的计算机视觉会议之一,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术.CVPR 201

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分

例如: 表User中有一个字段 salary  Number(10,3), 如果想把字段salary的类型提高精度到salary  Number(10,6),保留六位小数, 解决办法:1,ALTER TABEL USER MODIFY SALARY NUMBER(13,6); 解释:number类型刚开始是,长度10位,3位小数,如果想增加3位小数,对应的长度也必须增加,否则无法修改.所以NUMBER(13,6);这样就可以提高精度了,

这篇文章主要是参考MJP的“Attack of The Depth Buffer”,测试不同格式下depth buffer的精度. 测试的depth buffer包含两类: 一是非线性的depth buffer,存储着perspective z(也就是最常用的,透视投影后归一化的z/w的buffer),二是线性的depth buffer,存储着view space z(这里的线性指的是在view space 中是否线性).测试的格式包括16位浮点数,32位浮点数,16位定点数,还有最常用的24位

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库

最近的一个Android需要用到扫码功能,用的是Zxing开源库.Zxing的集成就不说了,但是Zxing默认的是横屏扫码,在实际生产中并不适用,需要改为竖屏扫描. 转竖屏步骤: 1>. AndroidManifest.xml中把activity标签CaptureActivity部分的screenOrientation改为portrait. android:screenOrientation="portrait" 2>. CameraManager类中的getFraming

首先引用一个例子在java中可能你会遇到这样的问题: 例:0.99999999f==1f //true 0.9999999f==1f //false 这是超出精度造成的,为了知道为什么会造成这样的问题,首先了解一下float和double的内存结构 1.内存结构 float和double的范围是由指数的位数来决定的.float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float:1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) double:1bit(符号位)

先贴一个UE4 TAA的slidehttps://de45xmedrsdbp.cloudfront.net/Resources/files/TemporalAA_small-59732822.pdf 里面细节问题很多,先记录一下目前想到和遇到的问题,便于备忘,后面有空的话再记录. TAA用到的Velocity和抖动对精度要求比较高, 特别是大场景下误差容易比较大,UE4做了一系列的处理来保持精度. 投影矩阵的精度 static const FMatrix InvertProjectionMatr

柏拉图认为,尽管世间万物是不完美的,但存在一种永恒不变的形式,这个形式是完美的,而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式. 怎么理解这句话,和我们今天讲的精度有什么关系.我们先举一个例子,方便大家的理解.比如一个圆,对应的数学形式为: 相信大家都不会否认这个公式很优雅,真的可以用完美无瑕来形容了.现在画出来,去其中的一段圆弧,你就意识到,要达到形式上的完美,步步维艰. 可见,在现实生活中不存在绝对的完美,总有更高的标准,让它变得完美.对应到数字上,不完美就是精度的损失.当然,这种损失

题意:输出n/23即可 解法一: 利用高精度的long double直接输出,但由于n的长度不确定,我们要加个限制%12Lf #include <cstdio> int main(){ long double x; scanf ( "%15Lf", &x );//强制提高精度 printf ( "%.8Lf", x / 23 );//输出保留8位小数 return 0; } 解法二: 先用字符串读取整个前18位的输入,然后再将字符串转化为12位的