目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自

训练算法并对算法的准确值准确率进行估计 #导入相应模块 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline #将所有准备的样本加载到列表中 x = []for i in range(10):     for j in range(1,501):          x.append(plt.imread("./data/%d/%d_%d.bmp"%(i,i,j))) 

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_hot=False) # Parameter learning_rate

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import time bShowAccuracy = True # 加载手写图片 def loadHandWritingImage(strFilePath): im = Image.open(strFilePath, 'r') ndarrayImg = np.array(im.convert("L"), dtype='float') return ndar

手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1.快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(

第 12 章 存储类, 链接和内存管理 在本章中你将学习下列内容 . 关键字: auto, extern, static, register, const, volatile, restricted. . 函数: rand(), srand(), time(), malloc(), calloc(), free() . 在 C 中如何确定变量的作用域 ( 它在多大范围内可知) 以及变量的生存期 (它存在多长时间). . 设计更复杂的程序. C 的强大功能之一在于它允许你控制程序的细节. C 的内

存储时期即生存周期——变量在内存中保留的时间 变量的作用域和链接一起表明程序的哪些部分可以通过变量名来使用该变量. 注意:生存期和作用域是两个不同的概念. 作用域    作用域描述了程序中可以访问一个标识符的一个或多个区域.一个C变量的作用域可以是代码块作用域.函数原型作用域,或者文件作用域. 在代码块中定义的变量具有代码块作用域,从该变量被定义的地方到包含该定义的代码块的末尾该变量均可见.其次,函数的形式参量尽管在函数的开始花括号前进行定义,同样也具有代码块作用域,隶属于包含函数体的代码块.

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 1. MNIST数据集 MNIST,是不是听起来特高端大气,不知道这个是什么东西? == 手写数字分类问题所要用到的(经典)MNIST数据集 == MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website 自动下载和安装这个数据集的python代码 该段代码在tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py """Functions for downl

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

你们知道LTE Cat.1到Cat.10 那Cat.0呢? https://network.pconline.com.cn/638/6389637_all.html#content_page_3 1大背景:再不知道Cat.x是啥玩意就真out了 写在前面 本期<干货铺>选这一题材的直接原因是最近我发的一篇名为<基于华为三载波方案 全球最快4G进中国!>的新闻报道,大意就是香港HKT使用华为三载波聚合方案成功打破LTE-A商用的速率纪录,达到Cat.9下行450Mbps,然后突然意识

<Excel效率手册:早做完,不加班> 基本信息 作者: 陈锡卢    杨明辉 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302350743 上架时间:2014-5-8 出版日期:2014 年4月 开本:16开 页码:258 版次:1-1 所属分类:计算机 > 办公软件 > OFFICE > Excel 更多关于>>> <Excel效率手册:早做完,不加班> 内容简介 书籍 计算机书籍 <excel效率手册:早做完,不加班>是一本有趣

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

神经网络已经被开发用来模拟人脑.虽然我们还没有做到这一点,但神经网络在机器学习方面是非常有效的.它在上世纪80年代和90年代很流行,最近越来越流行.计算机的速度足以在合理的时间内运行一个大型神经网络.在本文中,我将讨论如何实现一个神经网络. 我建议你仔细阅读"神经网络的思想"部分.但如果你不太清楚,不要担心.可以转到实现部分.我把它分解成更小的碎片帮助理解. 神经网络的工作原理 在一个简单的神经网络中,神经元是基本的计算单元.它们获取输入特征并将其作为输出.以下是基本神经网络的外观:

目录 BP算法的简单实现 Linear 全连接层 ReLu MSELoss 交叉熵损失函数 BP算法的简单实现 """ BPnet 简易实现 约定输入数据维度为(N, input_size) 输出数据维度为(N, output_size) """ import pickle import os, sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 首先创建一个父类Fun, 主要定义了 fo

数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 # -*- coding: UTF-8 -*- %matplotlib inline import pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

首发地址:https://www.fmz.com/digest-topic/4035 1.简单介绍 深度神经网络这些年越来越热门,在很多领域解决了过去无法解决的难题,体现了强大的能力.在时间序列的预测上,常用的神经网络价格是RNN,因为RNN不仅有当前数据输入,还有历史数据的输入,当然,当我们谈论RNN预测价格时,往往谈论的是RNN的一种:LSTM.本文就将以pytorch为基础,构建预测比特币价格的模型.网上相关的资料虽然多,但还是不够透彻,使用pytorch的也相对较少,还是有必要写一篇文章

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算