对于那些运行深度学习模型的人来说，MNIST是无处不在的。手写数字的数据集有许多用途，从基准测试的算法（在数千篇论文中引用）到可视化，比拿破仑的1812年进军更为普遍。...数字如下所示： 它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...它们以hdf5格式保存，这种格式是跨平台的，经常用于深度学习。 用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。
通过理论与代码的联系来学习！ 现在根据深度学习书，自动编码器是一种神经网络，经过训练旨在将其输入复制到其输出。在内部，它有一个隐藏层，用于描述用于表示输入的代码。...将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...="/home/socialbird/Downloads/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets(mnist_data_folder,one_hot=True...tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch...accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images..., y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
MNIST数据集：二分类问题 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。...这个数据集被广泛使用，被称之为机器学习领域的“Hello World”，主要是被用于分类问题。...本文是对MNIST数据集执行一个二分类的建模 关键词：随机梯度下降、二元分类、混淆矩阵、召回率、精度、性能评估 导入数据 在这里是将一份存放在本地的mat文件的数据导进来： In [1]: import...y_train == 0) # 挑选出5的部分 y_test_0 = (y_test == 0) 随机梯度下降分类器SGD 使用scikit-learn自带的SGDClassifier分类器：能够处理非常大型的数据集...自定义交差验证（优化） 每个折叠由StratifiedKFold执行分层抽样，产生的每个类别中的比例符合原始数据中的比例 每次迭代会创建一个分类器的副本，用训练器对这个副本进行训练，然后测试集进行测试
本文内容：Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用...Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 NiN 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。...60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
本文内容：Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Python sklearn实现K-means...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。...60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。...AlexNet 中包含了几个比较新的技术点，也首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等 Trick。同时 AlexNet 也使用了GPU进行运算加速。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
本文内容：Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集...） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。...60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别...Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 VGG-16 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。...VGGNet 网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。
为此，我们推出来自中科院自动化所专知小组博士生Hujun创作的-分布式Java开源深度学习框架Deeplearning4j学习教程，第三篇，使用多层神经网络分类MNIST数据集（手写数字识别）。...Deeplearning4j开发环境配置 ND4J（DL4J的矩阵运算库）教程 基于DL4J的CNN、AutoEncoder、RNN、Word2Vec等模型的实现 MNIST数据集 ?...MNIST由手写数字图片组成，包含0-9十种数字，常被用作测试机器学习算法性能的基准数据集。MNIST包含了一个有60000张图片的训练集和一个有10000张图片的测试集。...深度学习在MNIST上可以达到99.7%的准确率。...Deeplearning4j中直接集成了MNIST数据集，例如可以直接用下面的代码加载训练集和测试集： DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator
目录 1.宽度学习(Broad Learning System) 2.MNIST数据集 3.复刻MNIST数据集的预处理及训练过程 ---- 1.宽度学习(Broad Learning System)...对宽度学习的理解可见于这篇博客宽度学习（Broad Learning System）_颹蕭蕭的博客-CSDN博客_宽度学习 这里不再做详细解释 2.MNIST数据集 mnist数据集官网（下载地址）：MNIST...MNIST数据集自1998年起，被广泛地应用于机器学习和深度学习领域，用来测试算法的效果，相当于该领域的”hello world!”...3.复刻MNIST数据集的预处理及训练过程 原bls代码下载地址：Broad Learning System 下载后，我先用原代码中带的数据和代码进行训练，运行结果如下： 1.不含增量的bls代码：...其中格式为： 这就是我们处理完MNIST数据之后需要bls代码中训练的数据，统计得到以下信息 数据集 数据总数 test.csv(测试集) 28000张 train.csv(训练集) 42000张
既然我们不需要清晰地制定这些规则，而数据可以帮助我们获得这些关系，可以说机器学习已经彻底改变了不同的领域和行业。 大数据集是怎样帮助构建更好的机器学习模型的？...方差：在同一个例子中，如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶，就会出现一个高方差的情况。方差能够反映训练集与测试集的性能差异。...因此，随着数据数量的增加，分母会变大，就是我们估测点的方差变小。因此，我们的模型对潜在关系会更加自信，并能给出稳定的系数估计。通过以下代码，我们可以看到上述现象的实际作用： ?...在下面的例子中，我们正在研究iris数据集，以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果，我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个：萼片长度和萼片宽度。 ?...图9：数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题，以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中，我们将只关注传统机器学习中使用的技术。
毋庸置疑的是，数据在机器学习中起着至关重要的作用。...同样的，我们可以尝试使用清单管理，每个数据集都伴随着一个清单列表，记录其动机、组成、采集、用途等等。数据集的清单列表会增加机器学习的透明度和问责制，减少机器学习模型中不必要的误差和偏见。...同时，数据集的清单管理促进机器学习结果有更大的重用性，无法访问数据集的开发者可以利用清单中的信息创建具有类似特征的替代数据集。 2....需要注意的是，清单中的内容并非适用于所有数据集，那些不适用的选项可以跳过。 2.1 数据集的创建动机 创建数据集的理由是创建的动机，自检清单可能包括： 创建数据集的目的是什么？ 预期面向什么问题？...如果数据集是一个较大集合中的样本，那么采样策略是什么(例如，确定性的、具有特定采样概率的概率) ？ 数据收集的时间跨度是多少？
既然我们不需要清晰地制定这些规则，而数据可以帮助我们获得这些关系，可以说机器学习已经彻底改变了不同的领域和行业。 大数据集是怎样帮助构建更好的机器学习模型的？...方差：在同一个例子中，如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶，就会出现一个高方差的情况。方差能够反映训练集与测试集的性能差异。...在下面的例子中，我们正在研究iris数据集，以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果，我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个：萼片长度和萼片宽度。 ?...图9：数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题，以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中，我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...机器学习、深度学习思维导图 一张让你代码能力突飞猛进的速查表 一文读懂深度学习：从神经元到BERT Github标星3K+，热榜第三，一网打尽数据科学速查表 Github标星2w+，热榜第一，如何用Python
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用： image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例，演示下载使用的流程，在官方文档中可以看到，下载CIFAR10数据集需要的参数： image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集...img, target = train_set[i] writer.add_image("test_set", img, i) writer.close() 在tensorboard输出后，在终端中输入命令启动...tensorboard，然后可以查看图片： image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数： image-20220329090711388.png
转载自：AI科技评论，未经允许不得二次转载 在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。...像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。...当然，这些值可以很容易地进行调整，以找到应用场景中的最佳设置。如果其中一个类的样本明显多于另一个类，我们也可以使用这种方法进行平衡。
AI 科技评论按：在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...同时，在我们本该买的时候，模型告诉我们不要买，这并不是什么大事。如果我们错过一栋房子，总会有其他房子可以买，但是在如此巨大的资产上做出错误的投资是非常糟糕的。...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。...当然，这些值可以很容易地进行调整，以找到应用场景中的最佳设置。如果其中一个类的样本明显多于另一个类，我们也可以使用这种方法进行平衡。
本文将探讨迁移学习的原理、常见方法，并通过一个实际的代码示例，展示如何利用迁移学习提升在小数据集上的模型性能。什么是迁移学习？...代码示例：利用迁移学习提升小数据集表现在这个例子中，我们将使用TensorFlow和Keras，演示如何使用迁移学习在一个小数据集上提升图像分类模型的表现。...导入库和数据集在这个示例中，我们使用的是Keras自带的cats_vs_dogs小数据集。你可以根据自己的需要修改数据集路径。...总结迁移学习是提高小数据集模型表现的有效工具，尤其适用于在数据稀缺的情况下，利用大规模数据集学到的知识来加速模型学习。通过使用预训练模型并进行微调，迁移学习能够显著提高模型的准确性，减少过拟合的风险。...本文通过一个实际的代码示例，演示了如何使用迁移学习在小数据集上提升图像分类模型的表现。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
我们每月一期的生信马拉松授课群里有个学员在做GSEA分析的时候报错，下载其中的基因集失败，报错如下： 来看看是怎么回事！...要使用这个包，肯定还是需要对这个 msigdb 数据库有一定的背景知识了解，我们去官网看看现在都更新了哪些基因集合。...，以前官网只有人类这个物种的基因集。...并且小鼠基因集在 2023 年发表在了 Nature Methods 上面。从下面这个图，我们还可以看出上面图片中报错的 m8 类基因集是存在的。...点击 m8，我们可以看到这里包括了 233 个基因集合： 下载 Gene Symbols 的 gmt 格式下来并读入R中： library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db
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