【cs231n assignment1】knn.ipynb

本文记录了完成斯坦福cs231n课程第一个作业knn.ipynb的过程,包括数据加载、矩阵距离计算、K值选择及其对准确率的影响。通过实现一次循环和零次循环的KNN算法,对比了它们的效率与准确性,最终发现K=10时达到最高准确率。

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

最近在听斯坦福cs231n assignment1的课程,完成了assignment1的第一个作业knn.iqynb,下面把过程记录下来:

import random
import numpy as np
from data_utils import load_CIFAR10
import matplotlib.pyplot as plt

# This is a bit of magic to make matplotlib figures appear inline in the notebook
# rather than in a new window.
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'

# Some more magic so that the notebook will reload external python modules;
# see http://stackoverflow.com/questions/1907993/autoreload-of-modules-in-ipython
%load_ext autoreload
%autoreload 2

首先是加载下好的包

跟着代码显示图片:

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