初始化 分别使用0、随机数和抑梯度异常初始化参数，比较发现抑梯度异常初始化参数可以得到更高的准确度。 原始数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasets fro ...
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2020-06-11 22:09:49
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一、python科学计算环境 Python库： pandas、numpy、scipy、Scikit-Image、Scikit-Learn、matplotlib 功能介绍 二、SKlearn算法库的顶层设计 SKlearn监督学习的各个模块 SKlearn无监督学习模块 SKlearn数据变换模块 S ...
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2020-06-11 21:42:17
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
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2020-06-11 16:59:19
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
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2020-06-11 10:26:11
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系统重装了，先缓缓 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2. ...
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2020-06-10 20:50:36
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15 手写数字识别-小数据集 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_catego ...
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2020-06-10 20:49:17
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5.线性回归算法： https://www.cnblogs.com/a132/p/13086236.html 6.逻辑归回： https://www.cnblogs.com/a132/p/13086370.html 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import loa ...
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2020-06-10 17:20:14
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits = load_digits() x_data = digits.data.astype(np.float32) y_data = digi ...
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2020-06-10 17:15:36
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1.手写数字数据集 # 导入手写数据集 from sklearn.datasets import load_digits data = load_digits() print(data) 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_c ...
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2020-06-09 23:47:27
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一、监督学习 监督学习的概念与数学形式 统计机器学习的三要素 统计学习方法： 模型+策略+算法 监督学习的三个问题 分类、回归、标注 学习过程： 在假设空间执行搜索优化，挑选最好的学习器模型 预测过程： 使用训练好的学习器对未见过得新样本实例作出预测，推断其类别！ 学习器的评价指标：精确率、召回率 ...
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2020-06-09 23:23:20
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