【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集3
12. 采用pandas可视化数据import pandas as pd table=pd.DataFrame(zip(pre_10000,label_10000)) table010[-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961...31[4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178...82[1.3.....
【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集2
思考题测试集中有哪些识别错误的手写数字图片？ 汇集整理并分析原因？11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=model(torch.reshape(test_dataset[i][0],...
【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集1
CIFAR10数据集介绍CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000张图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像，但一些训练批次可能包含比另一个类别更多的图像。在它们之间训练批次包含来自每个类的500....
【Python机器学习】实验05 机器学习应用实践-手动调参2
1.8 如何选择超参数？比如多少轮迭代次数好？#1 利用pandas显示数据 path = 'ex2data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam1', 'Exam2', 'Admitted']) data.head() Exam1Exam2Admitted034.62366078.0246930130.28671143....
【Python机器学习】实验05 机器学习应用实践-手动调参1
机器学习应用实践上一次练习中，我们采用逻辑回归并且应用到一个分类任务。但是，我们用训练数据训练了模型，然后又用训练数据来测试模型，是否客观？接下来，我们仅对实验1的数据划分进行修改需要改的地方为：下面红色部分给出了具体的修改。1 训练数据数量将会变少2 评估模型时要采用测试集1.1 准备数据本实验的数据包含两个变量(评分1和评分2，可以看作是特征),某大学的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，....
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