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GoogleNet_fashion_mnist.py
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mnist
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用GoogleNet实现fashion_mist数据集，准确率91.3%,损失精度为47.3%
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FashionMNIST数据集
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Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要
Fashion-MNIST数据集
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5星 · 资源好评率100%
Fashion-MNIST数据集，
K近邻分类器对mnist数据集进行分类
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采用k近邻分类器对mnist数据集进行十分类。且里面包含mnist数据集。代码采用matlab编写，可以直接运行。
fashion-mnist_train.csv
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Fashion_MNIST数据集。这是其中的训练集。后面还要测试集。
Google的MNIST训练和测试数据库
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MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别-附件资源
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k-means分类算法，含测试集
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k-means算法，保证可用，能运行！含有测试集是重点哦。
Python实现的Kmeans++算法实例
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1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：复制代码 代码如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];使用kmeans函数：复制代码 代码如下:class = kmeans(x, 2);x是数据点，x的每一行
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基于keras框架实现的GAN网络结构实现0~9的数字图像生成，可以结合博文：https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106351394
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包括了mnist.pkl.gz，和gz版本的四种数据集
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