数据分析CNN

最新推荐文章于 2025-03-12 18:11:35 发布

qq_33799246

最新推荐文章于 2025-03-12 18:11:35 发布

阅读量533

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：数据分析聚类

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33799246/article/details/93379999

博客主要围绕数据处理、CNN模型及评估展开。数据处理包括加载、检查空值与缺失值、标准化、重塑、标签编码和分割训练验证集；CNN部分涉及定义模型、设置优化器与退火器、数据增强；评估模型则通过测试集与验证集曲线和混淆矩阵进行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.数据处理

加载数据
检查空值与缺失值
数据标准化
数据重塑
标签编码
分割训练集与验证集

2.CNN

定义模型
设置优化器与退火器
数据增强

3.评估模型

测试集与验证集曲线
混淆矩阵

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

qq_33799246

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

用CNN用来对自己的数据集分类

06-02

这个CNN工具箱只用改一两个地方就可以对自己的数据集分类了比github上的deeplearning的工具箱里的CNN改动要简单

基于CNN-LSTM混合网络的MATLAB时序数据分类预测代码实现与优化技巧 - 时序数据分析

07-29

适合人群：对于希望深入了解深度学习特别是CNN-LSTM混合网络应用于时序数据分析的研究人员或工程师。使用场景及目标：适用于需要处理复杂时序数据的任务，如金融市场的趋势预测、医疗健康领域的生理信号监测等。...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

数据分析-卷积神经网络-CNN

ITLiu的博客

03-29

1733

卷积神经网络

cnn、残差网络在数据分析中的应用、纯代码

sandichesadan的博客

01-17

1025

cnn下的网络修改对数据分析的应用

数据分析-神经网络-CNN-猫狗识别案例

ITLiu的博客

03-29

2111

猫狗大战

CNN数据准备

dengcheng1949的博客

03-30

386

参考：http://blog.youkuaiyun.com/chengzhongxuyou/article/details/50717543 数据准备这部分是最耗时耗力的了，自己自行准备，注意准备的图片的大小最好是一样的，免得麻烦。我使用64*64的尺寸大小。给出train文件夹图像库的列表示意。假设我们已经准备好了数据，每一个分类中有100张train图片，有20张test图片。将这里面的4...

一维CNN处理序列数据,cnn处理时间序列,Python

09-10

在深度学习领域，一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Networks，简称1D CNN）被广泛应用于处理一维序列数据。这种网络结构在处理时间序列数据、文本分类、音频信号分析等方面表现出色。本文将深入探讨1D CNN...

基于CNN-LSTM与SE注意力机制的时序数据分析及应用(MATLAB实现) · 时序数据分析 系统版

07-29

内容概要：本文介绍了一种融合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)以及SE注意力机制的混合模型，在MATLAB环境下用于时序数据分类预测。文中详细解释了模型的工作流程，从卷积层的空间特征提取开始，经过SE模块...

MATLAB实现CNN-LSTM混合模型用于时序数据分析与分类

04-08

适合人群：初学者和有一定编程基础的研究人员，特别是从事时序数据分析和分类任务的科研工作者。使用场景及目标：适用于处理具有明显时序特征的数据，如EEG信号分类、故障检测、语音情感识别等。目标是提高分类准确...

基于蛇优化算法的CNN-LSTM与SE注意力机制融合模型用于数据分类预测 · 时序数据分析

最新发布

08-01

适合人群：从事机器学习、深度学习领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望提升时序数据分析能力的人。使用场景及目标：适用于需要高效处理复杂时序数据的任务，如金融市场的趋势预测、工业设备的状态监测等。...

DCNN-for-Tabular-data:DCNN对表格数据进行预测

04-10

DCNN用于表格数据这项工作展示了我们在雷德黑德莱克黑德大学数据科学硕士课程的顶峰项目。该项目使用不同大小范围的表格数据集，包括Connect4，Covertype，EEG，Letter识别，Hepmass-OS，Hepmass-NS，Hepmass-AS和HIGGS。这项工作的目的是建立一个可用于表格数据的DCNN模型。但是，众所周知，DCNN在图像分类方面具有出色的性能。因此，我们决定制作一个将表格数据转换为图像的系统，随后将图像传递给DCNN模型进行分类。这项研究工作是由很少的研究人员和编程人员执行的。在所有这些产品中，我们设计的模型迄今为止可以提供最佳性能。数据集：我们已经对不同的数据集进行了实验，以检查模型的容量。其中包括小型数据集（例如虹膜）到大型数据集（例如HIGGS）。用于培训和测试的数据集分布如下：方法：加载数据集（connect4，cove

深度学习基础技术分析4：CNN（含代码分析）

minfanphd的博客

12-18

1428

源代码地址为: https://github.com/DeepCompute/cnn/. 这里仅描述我自己的理解. 1. 数据数据存放于 mnist/train.format 和 mnist/test.format. 每一行存储一个 28*28 图片, 其像素点为二值化 (0 或 1). 最后一列为决策，即该图片代表的是哪个数字 (0 到 9). 2. main 包 main包里面有两个类, 用于测试实际数据. 2.1 CNNMnist.java 用于测试 Mnist 数据, 2.2 CNNVoice.

卷积神经网络（CNN）：深度解析其原理与特性

阿正的梦工坊

03-12

2263

CNN的诞生可以追溯到1989年Yann LeCun等人提出的LeNet，用于手写数字识别（LeCun et al., 1989）

CNN 数据集预处理

wenxueliu的博客

05-11

7425

vgg 预处理训练预处理测试预处理 inception 预处理训练预处理测试预处理看各种模型的 paper 发现，图片预处理是东一句西一句，有的干脆直接就说参考了前面某某某模型，搞得人晕头转向。下面就 Tensorflow 中对各个模型的预处理实现。（与对应模型论文描述的数据预处理有出入） vgg 预处理输入图片 height, width RESIZ...

CNN数据集——自己建立数据集要点

热门推荐

qq571028495的博客

06-25

1万+

新学cnn，尝试建立数据集。这是过了几天的描述，时间再长估计就要忘记了。参考文章Pytorch学习（三）定义自己的数据集及加载训练前言我是建立图片数据集，图片为四位验证码。图片已经准备好，图片名称为图中的四位验证码。如图片名称为0S22.jpg 1.要点总结 1. 将训练集、测试集、验证集的图片放在三个文件夹中，尽量保证这三个文件夹不在移动比例我忘记了，大概是6:2:2吧，以后查到了我再改 2.将图片切割，生成真正的训练集由于四位验证码的可能性太大，节点太多(26+10)**4 = 167

基于卷积神经网络（CNN）的数据回归预测

yuchunyu12的博客

07-22

8412

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，主要由三部分组成：卷积层、池化层和全连接层，其基本型的完整架构展示具体结构如图1所示。图1 卷积神经网络示意图。

python弹出windows消息框_selenium自动化实施中对windows弹出框的几种常见处理方案...

weixin_39745933的博客

12-02

1202

一.概述在使用自动化框架selenium实施中，经常会遇到windows弹出框的出现，刚入门的web自动化测试小伙伴不要慌哦！二.几种常见的处理windows弹出框的方案2.1 Selenium处理安全对话框(windows security dialog)用autoit来代替2.1.1 安装autoit-v3-setup.exe2.1.2 将AutoitX3.dll和jcob.1.18-M...

cnn介绍

oldmoney

05-27

396

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失输出层：用于输出结果当然中间还可以使用一些其他的功能层: 归一化层（Batch Normalization）：在CNN中对特征的归一化切分层：对某些（图片）数

深度学习模型全解析：CNN、Transformer、BERT、GAN、Diffusion Models 与 AGI 的前沿应用与未来趋势

小宝哥Code的专栏

02-23

1600

Transformer 是**自然语言处理（NLP）**领域的核心模型，解决了 RNN 不能并行计算的缺点。扩散模型（Diffusion Models）是一种用于图像生成和合成的深度学习模型，核心思想借鉴了。量子计算（Quantum Computing）结合 AI，利用。（RGB 图像），经过多个卷积层、池化层和全连接层后，输出。生物计算（Biocomputing）结合 AI，利用。维的向量（用于分类 10 个类别）。等行业变革，未来将更加智能化和高效。等技术深度融合，彻底改变人类社会。