Advertisement

适合初学者的机器学习和深度学习小项目，涵盖随机森林、多层感知机及卷积神经网络，并实现训练可视化与多分类混淆矩阵等功能。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本教程为初学者设计，包含随机森林、多层感知机和卷积神经网络等基础项目的实践，同时提供训练可视化工具和多分类混淆矩阵的实现方法。 这是一个适合新手入门的机器学习与深度学习项目，涵盖了随机森林、多层感知器及卷积神经网络等内容，并实现了模型训练、验证、推理等功能，同时支持训练过程可视化以及特征图展示。 所需环境： - scikit-learn - pytorch, torchvision - opencv - pillow - tensorboardx 使用步骤： 对于深度学习部分， 1. 将项目下载到本地。 2. 训练模型：运行deep_learning.py，程序会自动下载fashion mnist数据集并开始训练。可以选择使用CNN或MLP进行训练。 3. 可视化训练过程：在上一步完成后，在当前目录下将自动生成runs文件夹（包含tensorboard记录的训练信息）和output文件夹（存储输出模型）。通过命令行执行`tensorboard --logdir=.runs`，然后打开浏览器访问生成的网址即可查看loss曲线及网络结构可视化。 4. 模型推理：运行infer.py进行预测操作。 5. 打印验证集混淆矩阵：运行mcm.py以显示分类效果评估。 对于机器学习部分： 1. 运行machine_learning.py，程序将输出分类信息和多类别的混淆矩阵。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 适合初学者的机器学习和深度学习小项目，涵盖随机森林、多层感知机及卷积神经网络，并实现训练可视化与多分类混淆矩阵等功能。
    优质
    本教程为初学者设计，包含随机森林、多层感知机和卷积神经网络等基础项目的实践，同时提供训练可视化工具和多分类混淆矩阵的实现方法。 这是一个适合新手入门的机器学习与深度学习项目，涵盖了随机森林、多层感知器及卷积神经网络等内容，并实现了模型训练、验证、推理等功能，同时支持训练过程可视化以及特征图展示。 所需环境： - scikit-learn - pytorch, torchvision - opencv - pillow - tensorboardx 使用步骤： 对于深度学习部分， 1. 将项目下载到本地。 2. 训练模型：运行deep_learning.py，程序会自动下载fashion mnist数据集并开始训练。可以选择使用CNN或MLP进行训练。 3. 可视化训练过程：在上一步完成后，在当前目录下将自动生成runs文件夹（包含tensorboard记录的训练信息）和output文件夹（存储输出模型）。通过命令行执行`tensorboard --logdir=.runs`，然后打开浏览器访问生成的网址即可查看loss曲线及网络结构可视化。 4. 模型推理：运行infer.py进行预测操作。 5. 打印验证集混淆矩阵：运行mcm.py以显示分类效果评估。 对于机器学习部分： 1. 运行machine_learning.py，程序将输出分类信息和多类别的混淆矩阵。
  • 深度学习与神经网络——单层感知器
    优质
    本篇文章主要探讨深度学习的基础概念之一——单层感知器及其在神经网络中的应用。通过解析其原理和实现方式，为读者理解更复杂的多层神经网络打下坚实基础。 深度学习（神经网络）——单层感知器算法描述及Python实现 单层感知器是最早的神经网络模型之一，类似于一个单一的生物神经元。尽管它的局限性较大，仅能解决线性可分的问题以及异或问题等简单任务，在面对非线性不可分问题时无能为力，但作为理解更复杂神经网络的基础单元，学习单层感知器仍具有重要的意义。 下面是一个使用Python实现的示例代码： ```python # ************************** Perception ****************** import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class Perceptron: def __init__(self, input_size): self.weights = np.random.rand(input_size) self.bias = 0.0 # 激活函数（阶跃函数） def activation(self, x): return 1 if x > 0 else 0 # 预测 def predict(self, inputs): z = np.dot(inputs, self.weights) + self.bias a = self.activation(z) return a # 训练函数（简化版） def train(self, training_inputs, labels): for _ in range(10): # 这里设置训练轮数为10次，可以根据实际情况调整 for inputs, label in zip(training_inputs, labels): prediction = self.predict(inputs) self.weights += (label - prediction) * inputs self.bias += (label - prediction) # 示例使用代码（此处省略具体数据和可视化部分） ``` 以上是单层感知器的基本实现。通过调整训练轮数、输入参数等，可以进一步优化模型性能并测试其在不同问题上的适用性。
  • 机器学习-06. 多分类与决策树及随机森林分类（下）
    优质
    本节课程深入讲解了多分类问题和决策树算法，并介绍了随机森林在解决复杂分类任务中的应用及其优势。 人工智能基础视频教程零基础入门课程无需编程背景即可学习，共分为15章，因内容较多而分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归及其代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化。 第四章：详细说明逻辑回归的应用与原理。 第五章：涵盖分类器项目案例分析以及神经网络算法的简介。 第六章（下）：多分类方法、决策树分类及随机森林分类介绍。 第七章：讨论分类评估标准和聚类技术。 第八章：密度聚类和谱聚类详解。 第九章至第十五章涉及深度学习基础，包括TensorFlow安装与使用，DNN深度神经网络手写图片识别，卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用等。
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
    优质
    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
  • 神经网络与机器学习模型的可视化工具——适用于深度学习
    优质
    本工具专为深度学习设计，提供神经网络及机器学习模型的高效可视化服务，助力用户深入理解复杂算法结构和运行机制。 支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json）和ncnn（.param）以及TensorFlow模型的可视化。
  • 神经网络及深度学习课程实践代码，涵盖线性回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习
    优质
    本课程提供全面的神经网络与深度学习实践代码，包括线性回归、前馈神经网络、卷积及循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习等内容。 1. 热身练习 warmup 本小节作业的主要内容是熟悉基本的numpy操作，因为numpy在Python语言中是一个非常实用的矩阵处理工具包。 2. 线性回归模型 Linear Regression 3. 线性模型、支持向量机 support vector machine 和 Softmax 回归 Softmax Regression 4. 前馈神经网络 Simple Neural Network 利用numpy实现全连接神经网络 5. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network (CNN) 使用卷积神经网络处理MNIST 数据集分类问题。 6. 循环神经网络 Recurrent Neural Network (RNN) 基于循环神经网络的唐诗生成问题 7. 注意力机制 Attention Mechanism 利用sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。 采用attentive sequence to sequence 模型进行同样的任务。
  • 机器学习-06. 多类别分类、决策树与随机森林（上）
    优质
    本课程讲解多类别分类的概念及实现方法，并深入介绍决策树的工作原理及其在解决复杂问题中的应用。为机器学习系列教程第六部分，侧重理论与基础案例分析。 人工智能基础视频教程零基础入门课程涵盖15章内容，适合完全没有编程背景的学习者。由于整体课程规模较大，将分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归并进行代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化问题。 第四章：详细介绍逻辑回归的应用及其原理。 第五章：通过分类器项目案例来应用神经网络算法知识。 第六章（上）：涵盖多分类方法，决策树及随机森林的分类技术。
  • MATLAB深度学习：包含机器学习、神经网络等...
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行深度学习实践，涵盖机器学习和神经网络等多个领域，适合初学者与进阶读者参考。 开始使用MATLAB进行深度学习和人工智能的深入入门指南。本书首先介绍机器学习的基础知识，然后逐步过渡到神经网络、深度学习以及卷积神经网络的学习。《MATLAB 深度学习》一书在理论与应用相结合的基础上，采用 MATLAB 作为编程语言和工具来展示书中案例研究中的示例。 通过这本书，你将能够解决一些当今世界上的大数据问题、智能机器人以及其他复杂的数据难题。你会了解到深度学习是现代数据分析和使用中更为复杂的机器学习方面，并且更加智能化。 本书内容包括： - 使用MATLAB进行深度学习 - 发现神经网络及多层神经网络的工作原理 - 掌握卷积与池化层的运用方法 - 通过一个MNIST示例来实践这些知识 目标读者：希望使用 MATLAB 学习深度学习的人士。有一定 MATLAB 经验会更有帮助，但不是必须的。
  • 卷积神经网络——深度学习
    优质
    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。