svc实战fashion-mnist图像分类

最新推荐文章于 2025-05-13 10:51:53 发布
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分类专栏： 神经网络 机器学习 python 文章标签： svc 分类 fashion-mnist 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fitz_p/article/details/101240739
本文介绍了如何使用支持向量机（SVM）进行fashion-mnist图像分类。SVM在高维空间中表现高效，适用于数据维度大于样本数量的情况。尽管存在过拟合风险和不直接提供概率估计的缺点，但通过选择合适的核函数和正则化，可以实现有效的分类。文中展示了SVM的训练过程，最终得到的准确率为0.8927。

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

支持向量机 (SVMs) 可用于以下监督学习算法: 分类, 回归 和 异常检测.

支持向量机的优势在于:

  • 在高维空间中非常高效.
  • 即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.
  • 在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.
  • 通用性: 不同的核函数 核函数 与特定的决策函数一一对应.常见的 kernel 已经提供,也可以指定定制的内核.

支持向量机的缺点包括:

  • 如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数 核函数 时要避免过拟合, 而且正则化项是非常重要的.

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SVM实验_fashionmnist_支持向量机_
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在fashion_mnist数据集上进行SVM的分类及调参
实战fashion-mnist图像分类
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深度学习实战：FashionMNIST十分类图像数据集详细解析
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【动手学深度学习】Fashion-MNIST图片分类数据集
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tensorflow2.2基本服装图像fashion_mnist分类
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SVM与FashionMNIST实验：构建图像分类模型
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数据不平衡问题解决：灾难图像分类实战案例分析
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tensorflow2.0图片分类实战---对fashion-mnist数据集分类
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TensorFlow中的Fashion MNIST图像识别实战
Keep_Trying_Go的博客
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1.导入相应的库： 关于Fashion MNIST数据集的介绍：看这位博主： https://blog.youkuaiyun.com/qq_28869927/article/details/85079808 import os import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import keras import functools from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 2.
pytorch学习笔记：实战之FashionMNIST图片分类
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pytorch 之 FashionMNIST 数据分类实战
Fashion MNIST 数据集_libsvm数据集
12-03
Fashion-MNIST是Zalando（一家德国的时尚科技公司）提供的商品数据集，数据为10种类别，并且包括了6W的训练集和1W的测试集。
利用传统图像分类方法对 FashionMNIST 数据集进行分类
06-23
利用传统图像分类方法对 FashionMNIST 数据集进行分类。项目的主要目标是比较不同手工特征提取方法和支持向量机（SVM）核函数对分类性能的影响，并与前馈神经网络（FFNN）的分类性能进行比较。
SVM实现MNIST数据集分类
01-19
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SVM算法对MNIST数据集分类
12-24
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
Fashion—Mnist数据集
03-05
Fashion-Mnist数据集，未处理的数据，包含了10个类别的图像，分别是：t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫），dress（裙子），coat（外套），sandal（凉鞋），shirt（衬衫），sneaker（运动鞋），bag（包），ankle boot（短靴）。文件内容：训练数据图片train-images-idx3-ubyte，训练数据标签train-labels-idx1-ubyte，测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte，测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte。
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qqqxiao_qi的博客
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目录一、深度学习实践目录实践1--FashionMNIST分类文章目录前言二、FashionMNIST分类1.介绍数据集2.获取数据集3.分批迭代数据 4.数据可视化5.构建网络模型​6.选择损失函数和优化器7.训练8.验证 9.训练并验证 10.写成csv 11.完整代码总结随着人工智能的发展，深度学习也越发重要，目前深度学习可以应用到多方面，如图像处理领域、语音识别领域、自然语言处理邻域等。本篇是深度学习的入门篇，FashionMNIST图像分类。
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G-Jarvey的博客
01-24 703
机器学习——fashion_mnist 这里写目录标题机器学习——fashion_mnist数据PCAmodel+predicted 数据 本实验使用Fashion-MNIST数据集，包括t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫）等在内的10个类别的图像共计70000张。 #读取训练集、测试集的数据和标签 train_images, train_labels = load_mnist(r"E:\code\jupyter\fashion-mnist",kind='train')
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m0_62865498的博客
05-06 4042
Fashion-MNIST是一个包含了10个类别、每个类别下有7000张28x28像素灰度图像的数据集。这个数据集可以用于图像分类、图像识别等任务。处理这种图像数据集可以采用以下步骤：数据预处理：将数据集中的图像转换为数字矩阵形式，可以使用Python中的NumPy库进行处理。同时可以将像素值归一化到0-1范围内，方便后续处理。特征提取：对于图像数据集，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式、方向梯度直方图等。这些特征可以帮助我们更好地描述和区分不同的图像类别。
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