# machine-learning-last-homework
机器学习大作业支撑代码:SVM、随机森林、深度学习
result文件中保存有运行结果
fashion_mnist_load.py用于加载数据
fashion_mnist_SVM.py 训练SVM模型
fashion_mnist_forest.py 训练随机森林
fashion_mnist_tf.py 训练深度神经网络
plot—result.py进行画图用的
#展示一下图片结果
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1、资源内容:机器学习大作业支撑代码:SVM、随机森林、深度学习+源代码+文档说明 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。 -------------------------------------------------------------------------- -
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machine-learning-last-homework-master
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fashion_mnist
train-images-idx3-ubyte 44.86MB
t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB
t10k-labels-idx1-ubyte 10KB
train-labels-idx1-ubyte 59KB
fashion_mnist_cnn.py 4KB
fashion_mnist_SVM.py 2KB
fashion_mnist_forest.py 3KB
plot_result.py 2KB
fashion_mnist_load.py 3KB
model
checkpoint 93B
fashion_model.ckpt.index 2KB
fashion_model.ckpt.data-00000-of-00001 9.45MB
__pycache__
fashion_mnist_load.cpython-36.pyc 2KB
fashion_mnist_tf.py 3KB
README.md 607B
result
new-time.png 38KB
举例.jpg 18KB
cnn.png 48KB
time_compare.png 36KB
cnn结构.png 22KB
random forests.png 181KB
acy_compare.png 37KB
dnn结构.png 14KB
SVM.png 197KB
决策树数量确定.png 140KB
展示.png 283KB
deep learn.png 190KB
new-acy.png 44KB
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机器学习的喵
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