机器学习大作业遇到的问题解决方法

最新推荐文章于 2023-06-07 18:40:16 发布
最新推荐文章于 2023-06-07 18:40:16 发布
阅读量377 收藏
点赞数
分类专栏： Python、CNN、机器学习 文章标签： python
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/qq_41789503/article/details/103640302
版权
本文详细探讨了在运行make_imagenet_mean.sh脚本时遇到的问题，主要原因是输入图片未调整至256*256的尺寸。文章提供了有效的解决方案，帮助读者避免此类错误，确保图像预处理过程的顺利进行。

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

运行make_imagenet_mean.sh出问题，原因是没有把图片resize到256*256的大小

电子科技大学机器学习大作业
03-02
电子科技大学机器学习大作业，里面包含课程报告、仿真代码（python）、ppt，且仿真代码中注释非常详细！！！
机器学习算法之旅
chinaliping的专栏
03-13 935
转自：http://blog.jobbole.com/60809/ 本文由 伯乐在线 - 大飞 翻译自 machinelearningmastery。欢迎加入技术翻译小组。转载请参见文章末尾处的要求。 在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮
机器学习中各种方法常用来解决的问题
zhangjzyeah的博客
04-10 323
朴素贝叶斯：是用于文档分类的常用算法
机器学习大作业
浪漫的诗人博客
06-07 2753
这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。
机器学习大作业1
qq_44655971的博客
05-04 4904
晚上不想看编译原理了，就把吴恩达老师第一次的大作业看了一下。我是用Matlab写的(和C++比真的简单多了)。 还挺成功的，一次暴力一次梯度下降算出来的几乎相等 这个是for for暴力跑出来的 代码太丑就不放了 这是用梯度下降跑出来的，刚开始学习率太大调了一会 下面是自己写的代码 % % data = load('ex1data1.txt'); % read comma separated...
南开大学人工智能学院机器学习大作业.7z
10-22
标题中的“南开大学人工智能学院机器学习大作业.7z”是一个压缩文件，通常包含了一系列与机器学习相关的作业或项目。这个压缩包很可能是为南开大学人工智能学院的学生准备的，用于他们完成课程作业或者实践任务。从...
Python基于5种机器学习模型实现MNIST手写数字识别源码(机器学习课程作业).zip
01-16
欢迎下载使用，若遇到问题请及时私信沟通，帮助解决。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，可直接作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高...
台湾大学林轩田机器学习基石+机器学习技法作业代码_hy4.zip
最新发布
02-07
在分析台湾大学林轩田教授所开设的机器学习基石以及...学生通过完成这些作业，不仅能够掌握机器学习的基本理论和方法，还能够通过实际操作提升自身的编程能力和问题解决能力，为未来的研究和职业发展奠定坚实的基础。
机器学习大作业--复现论文.zip
05-08
此外，这个大作业可能还包括了关于如何调整超参数、实验设计的思考、遇到的问题及解决方案的文档，这些都是复现过程中不可或缺的部分。通过这样的复现工作，学生可以深化对机器学习的理解，提升实际操作技能，并为...
Octave.ML.patch解决斯坦福的机器学习课程作业无法提交
09-03
总结来说，针对斯坦福大学机器学习课程中使用Octave提交作业时遇到的兼容性问题，通过下载并应用“Octave.ML.patch”补丁文件，更换指定作业目录下的lib文件夹，可以有效解决Octave 4.0.0无法提交作业的问题。...
机器学习大作业.doc
12-01
机器学习大作业.doc
机器学习大作业 代码+数据+报告
05-22
1.试使用核技巧推广对率回归，产生“核对率回归” 2.有如下室内场景 利用Zigbee，BLE和WIFI无线技术，在三个小黑点处置锚节点，记为A,B,C，坐标位置确定已知。通过测量小红点处的RSSI（接收信号强度），标定各小红点位置。建立位置字典。小红点总数49个。 使用支持向量回归。以“RSSI”为输入，“位置”为输出，在三种无线技术场景下，训练一个SVR，给出实现代码（Matlab或Python）及结果评价
coursera上的《machine learning》的所有大作业
04-17
分为作业和答案两部分，分开的资源，不用因为有答案影响自己的思路
机器学习大作业.zip
10-17
单层感知机，实现多维数据的线性划分，采用最速梯度下降方法。
西电机器学习大作业-10个实验+源代码+文档说明+实验报告
12-23
1实验C2-1 a)实验内容 构建一个二分类问题：逻辑与(AND)的一般问题。 2C3-1 a)实验内容 生成500个数据点(x, y), y = x + n, n为均值为0标准差为delta的正态分布。请使用线性回归算法从输入x估计y。 对于x = y + n进行同上述操作，但是依旧从x估计y。 对于上述题目的回归曲线进行比较。 4C4-2 a)实验内容 训练神经网络，计算森林火灾面积 6C5-1 a)实验内容 构建一个类别不平衡的二分类问题。 1、资源内容： 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 --
机器学习大作业_机器学习课程一作业
weixin_39763293的博客
12-15 731
第一周学习了机器学习的基本概念以及用python库中的线形回归库进行预测。作业如下：已知一组高度-温度的数据，预测在8000米处的温度。思路：使用LinearRegression库对csv中的数据进行学习，发现数据具有线性特征。就采用predict()函数进行预测，预测结果为8000米海拔对应的温度预测为-39.838度。使用python实现的代码如下：#导入库 import pandas as ...
lstm神经网络_循环神经网络之LSTM
weixin_39818691的博客
12-04 508
1、从LSTM的经典图入手​​​可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框:-- 每一个小黄框代表一个前馈网络层，其实就是经典的神经网络的结构-- 这个cell神经元个数和隐藏层个数皆可以设置-- 其中1、2、4层的激活函数是 sigmoid，第三层的激活函数是 tanh。2、对LSTM的理解1）、cell 的状态是一个向量，是有多个值的-- cell在t时刻的状态即是ht-- 上一层的状态h_...
人工智能机器学习大作业
耶耶耶的博客
07-11 5357
人工智能机器学习大作业 实验内容 1 理解人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）；2. 掌握笑脸数据集（genki4k）正负样本的划分、模型训练和测试的过程（至少包括SVM、CNN），输出模型训练精度和测试精度（F1-score和ROC）；3. 完成一个摄像头采集自己人脸、并对表情（笑脸和非笑脸）的实时分类判读（输出分类文字）的程序；4. 将笑脸数据集换成口罩数据集，完成对口罩佩戴与否的模型训练，采取合适的特征提取方法，重新做上述2-3部。 2 完成实验报告和技术报告，技术
【机器学习/人工智能】 大作业：手写数字识别系统
热门推荐
zombotany的博客
01-17 2万+
在本次实验中，使用了经典的AlexNet卷积神经网络对经典的MNIST数据集进行训练。完成了模型搭建与训练的任务，识别精度也足够高，也编写了简单的用户界面，用真实手写的图片进行测试，可以看出模型对于真实场景的效果也是适用的，而不是只适用于加载出来并分割出来的测试集。为了进一步改进，可以引入图像增广、翻转、裁剪、颜色变化等办法进一步扩大制作数据集，用于训练与测试。可以使用RGB颜色的3通道彩图而不是仅仅使用单通道二值化图像进行训练。
Octave.ML.patch包解决机器学习作业上传问题
3. 机器学习课程作业的提交问题：在特定版本的Octave中，用户在尝试提交斯坦福大学机器学习课程作业时遇到了问题，这可能与软件配置或兼容性有关。 4. 补丁文件（patch）的使用：补丁文件被用来更新或修改软件，以...
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