Python机器学习期末总复习
人工智能基本概念智能的定义智能是人类智力和能力的总称，智能的核心是思维。人工智能是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或者说是人使得机器有了类似人的智能机器学习是专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为，以获得新的知识或技能，重新组织已有的知识结果使得不断改善自身的性能深度学习是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变化构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法监督学习---非监督学习--....
【Python机器学习】实验16 卷积、下采样、经典卷积网络
卷积、下采样、经典卷积网络1. 对图像进行卷积处理import cv2 path = 'data\instance\p67.jpg' input_img = cv2.imread(path) import cv2 import numpy as np #分别将三个通道进行卷积，然后合并通道 def conv(image, kernel): conv_b = convolve(im...
【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14 手写体卷积神经网络2
11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）#导入模型 model1=torch.load('./model-cifar10.pth')pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=model1(torch.reshape(test_...
【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络1
LeNet-5网络结构LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型。每个手写数字图片样本的宽与高均为28像素，样本标签值是0~9，代表0至9十个数字。图1. LeNet-5模型每个手写数字图片样本的宽与高均为28像....
【Python机器学习】实验12 神经网络-感知器
人工神经网络感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量x xx对其进行二类分类的线性分类模型：感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w ⋅ x + b = 0 w \cdot x+b=0w⋅x+b=0。2．感知机学习的策略是极小化损失函数：损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。3．感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。算法简单且易于实现....
【Python机器学习】实验11 支持向量机3
7.2 绘制高高线表示预测结果def plot_predictions(clf, axes): x0s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x1s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x0, x1 = np.meshgrid(x0s, x1s) X = np.c_[x0.ravel(), ...
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