随笔分类 -  机器学习

任务6 任务6 利用KNN 进行图像识别
摘要：任务流程： 1.读取图片文件 2.用knn识别图片文件并用k折交叉验证调参 3.用PCA对文件降维，用knn识别文件 4.抽取图片特征然后交给knn训练 一、文件的读取、可视化、以及采样 数据的初始化及其读取： from load_data import load_CIFAR10 import nu 阅读全文
posted @ 2020-01-18 22:27 艾尔夏尔-Layton 阅读(514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
任务5 图像的读取及表示 图像的特征 图片特征的降维
摘要：任务目的： 知道图像的表示以及读取方法 了解图像的特征 对图像特征进行降维 一、图像的读取及表示 图像要进行处理才能进行模型输入。 python自带的库将图像存在矩阵或者张量里面。 图像由像素组成，一个像素点一般油RGB三维数组构成。 二、图像的特征 图像的识别should环境因素约束。 常见的图像 阅读全文
posted @ 2020-01-17 20:17 艾尔夏尔-Layton 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
任务4 KNN的决策边界+交叉验证+特征规范化
摘要：任务目的： 1.理解K对模型的影响 2.如何得到最好的k值 3.如何让knn减少隐患（更标准化） 一、KNN的决策边界以及K的影响 决策依据于的某个边界，在knn中则是用来区分不同类的点的分类边界。随着k值的上升，决策边界也就越趋于平滑。如下图： 紫色那条是最佳分类边界线，黑色的是knn的边界线，可 阅读全文
posted @ 2020-01-15 17:36 艾尔夏尔-Layton 阅读(1885) 评论(0) 推荐(0) 编辑
jupyter notebook
摘要：win+R打开cmd 输入jupyter notebook即可运行！ 阅读全文
posted @ 2020-01-13 20:34 艾尔夏尔-Layton 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
一行一行学python&一行一行敲KNN
摘要：本学习笔记参考于https://www.runoob.com/python/python-functions.html和https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/98198312 https://blog.csdn.net/HCYHanson 阅读全文
posted @ 2019-11-21 20:47 艾尔夏尔-Layton 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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