tensorflow学习笔记二---k近邻分类器

最新推荐文章于 2025-03-24 21:53:20 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow入门
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这篇博客介绍了如何使用TensorFlow实现K近邻分类器。内容包括距离度量、k值选择、分类决策规则，并详细阐述了inference()和evaluate()函数的用途。模型未添加loss和train部分，通过计算测试样本与训练样本的距离，找到最近的k个邻居，依据邻居类别进行分类。博主分享了核心代码，并鼓励读者一起讨论。

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使用Tensorflow实现k近邻分类器模型
1.k近邻模型的基本原理
  1. 距离度量

      2.k值的选择



3 .分类决策规则

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学完了CNN的基本构件，让我们用TensorFlow来搭建一个CNN，并用这个网络完成之前那个简单的猫狗分类任务。项目网址https。
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TensorFlow总结（3）——K邻近算法实验，附详细代码
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03-24 777
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06-30 266
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tensorflow-分类器
Xiaoyu Mo
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今天在学习tensorflow时，将代码敲完以后，输出的结果全部为 none， 原来是在compute_accuracy（）函数中没有写 return. 在 compute_accuracy（）函数中，将prediction 设置为了global，不知时什么原因。 将 这一句注释掉以后，还是可以正常运行。 prediction 是这个分类神经网络的输出， 这个分类
TensorFlow基本模型之最近邻
u012347027的博客
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05-08 1651
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