python和机器学习 第七章 PCA和梯度上升法 （五）MNIST数据集

最新推荐文章于 2025-03-20 08:02:25 发布
最新推荐文章于 2025-03-20 08:02:25 发布
阅读量306 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python与机器学习 文章标签： 机器学习 PCA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dear_leslie/article/details/96129061
本文深入探讨了如何使用Python进行机器学习，重点关注PCA降维和梯度上升法在MNIST手写数字数据集上的应用。通过实例详细解释了PCA如何减少数据复杂性，以及梯度上升法如何优化模型参数，提升识别准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 1. 载入MNIST数据集

In [31]: import numpy as np
    ...: from sklearn.datasets import fetch_mldata
In [35]: mnist = fetch_mldata("MNIST original")    
In [37]: X,y = mnist['data'],mnist['target']

 2. 数据集划分

In [39]: X_train = np.array(X[:60000],dtype
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
机器学习大作业《Kaggle赛题之Kannada MNIST研究》论文和Python代码
业精于勤，荒于嬉
05-19 2322
一、赛题概述及分析 1、背景介绍 邮政系统每天都会处理大量的信件，最为要紧的一环是要根据信件上的收信人邮编进行识别和分类，以便确定信件的投送地。原本这项任务是依靠大量的人工来进行，后来人们尝试让计算机来替代人工。然而，因为多数的邮编都是手写的数字，并且样式各异，所以没有统一编制的规则可以很好地用于识别和分类。 20世纪80年代，美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology，即NIST）建立了经典的MNIST数据集，该数据集由250个不
2025年 课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)
sybh的博客
10-05 8959
10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。
全面理解主成分分析（PCA）和MNIST数据集的Python降维实现
bwqiang的博客
01-11 6359
转载一篇文章   主成分分析 线性判别分析 foundations of machine learning 中的问题 需要再次撰写 降维之前： 降维之后：
PCA 重建 Fashion_mnist 数据集
靡不有初鲜克有终
03-03 1021
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image 读取数据 (x_train, y_train), (x_test, y...
PCA提高mnist数据集的训练速度（利用SVM）
风的博客
06-12 963
from keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC import datetime (X_train,Y_trai.
【机器学习】PCA主成分项目实战：MNIST手写数据集分类
lys_828的博客
01-23 5878
PCA主成分项目实战：MNIST手写数据集分类PCA处理手写数字集1 模块加载与数据导入2 模型创建与应用 手动反爬虫：原博地址 https://blog.youkuaiyun.com/lys_828/article/details/122651759 知识梳理不易，请尊重劳动成果，文章仅发布在优快云网站上，在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息 什么是PCA 在多元统计分析中，主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正
python pca 分类变量,python mnist数据集PCA降维后KNN分类 97%准确率
weixin_39620984的博客
03-25 818
数据集导入#导入mnist数据集import numpy as npimport os, gzip#加载本地mnist数据集def load_data(data_folder):files = ['train-labels-idx1-ubyte.gz', 'train-images-idx3-ubyte.gz','t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 't10k-images-i...
MachineLearning:基本的Python机器学习内容程序集[2020]
05-21
在理论和实践上都学习12个小时的基本Python和机器学习内容。 情节 主题名称 1个 认识机器学习 2个 了解数据集 3 虹膜数据集 4 MNIST数据集 5 使用Pylab和Matplotlib可视化数字。 6 显示MNIST数据集编号（完整...
《Python机器学习基础教程》第三章无监督学习与预处理3.9 降维技术概览：主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）和t-SNE的深入解析与应用
最新发布
03-20 934
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;降维技术概览降维技术的重要性常见的降维技术主成分分析（PCA）PCA的原理PCA的应用案例非负矩阵分解（NMF）NMF的原理NMF的应用案例t-SNEt-SNE的原理t-SNE的应用案例。
李航《统计学习方法》第2版 第2章 Python编程感知机实现mnist数据集分类
weixin_43646592的博客
11-09 1095
Mnsit数据集有0-9类手写数字。 由于感知机是二分类的线性分类模型，所以可以将>=5的作为1（正实例），<5为-1（负实例） 代码： #coding=utf-8 ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000 测试集数量：10000 ------------------------------ 运行结果： 正确率：81.72%（二分类） 运行时长：78.6s ''' import numpy as np import time from tqdm import tqdm def
PCA-MNIST-数据集-笔记本
03-02
PCA-MNIST-数据集-笔记本
PCA+mnist_PCA降维；KNN分类；mnist手写体_pypcaminist_K._python_MNIST降维_
10-03
基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。
Kaggle:使用MNIST数据集进行PCA降维和LDA降维
热门推荐
cape的博客
01-25 1万+
关于PCA（主成分分析，Principal components analysis）,这里有非常通俗易懂的文章解释：主成份分析(PCA)最详细和全面的诠释，这里就不多啰嗦了，下面主要介绍PCA算法和LDA算法在MNIST数据集上的应用。   主要参考的是Kaggle上的一篇Kernel，也可以直接去看这篇Kernel，这里附上链接：Interactive Intro to Dimensionali
使用PCA对手写数据集MNIST进行降维降噪
m0_58700887的博客
06-22 1150
PCA对手写数据集MNIST进行降维、降噪
MNIST在Matlab中输入并采用PCA降维
Serena0814的博客
06-01 3044
模式识别课程做一个数字识别的小组作业，采用MNIST数据集，方法是PCA+BP和CNN的对比实验，环境是Matlab。这里先贴上读图片和PCA降维部分。参考：https://blog.youkuaiyun.com/tracer9/article/details/51253604https://blog.youkuaiyun.com/wangyuquanliuli/article/details/17378317关于数据集...
【Python | TensorBoard】用 PCA 可视化 MNIST 手写数字识别数据集
Alan Lee
12-10 1万+
Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly u
【机器学习】PCA原理解释及其在MNIST上的应用
weixin_42182906的博客
12-20 1595
预备知识： 什么是协方差：https://blog.youkuaiyun.com/GoodShot/article/details/79940438 什么是协方差矩阵：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE%E7%9F%A9%E9%98%B5/9822183?fr=aladdin tf.svd： https://www.jian...
PCA-MNIST识别集应用实例
机器之我心的博客
05-31 1731
PCA在手写体MNIST数据集上做实验，对于很好地理解PCA工具的作用非常明显。比如：数字9的不同识别体。具体代码如下：import osimport structimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef load_mnist(path, kind='train'):    """Load MNIST data from `path`...
主成分分析降维（MNIST数据集）
西西&&C的专栏
03-22 1万+
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识，之所以把原理放在效果后面，是因为我比较喜欢先看看它的作用，可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣，加深对它意义的理解，后面看数学原理会容易，所以整篇文章就以这样的思路
通过Mnist数据集深入了解scikit-learn机器学习
资源摘要信息:"使用Mnist数据集测试scikit-learn的机器学习类库_Mnist.zip" 一、Mnist数据集概述 Mnist数据集是一个包含手写数字的大型数据库，广泛用于训练各种图像处理系统。它由0到9的手写数字的灰度图像组成，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值