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Cifar-10:使用Cifar-10数据集进行图像分类
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2021-04-30
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使用Cifar-10数据集进行图像分类 资料来源: 数据集下载: 抽象的: CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像,但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间,培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 这些是数据集中的类: 飞机 汽车 鸟 猫 鹿 狗 青蛙 马 船 卡车 这些类是完全互斥的。 即汽车和卡车之间没有重叠。 “汽车”包括轿车,越野车和类似的东西。 “卡车”仅包括大型卡车。 都不包括皮卡车。 方法 导入的数据集 分析数据 应用的PCA 使用随机森林进行预测 使用KNN进行预测 使用Logist
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Cifar-10-master.zip (24个子文件)
Cifar-10-master
.ipynb_checkpoints
cifar10_pca-checkpoint.ipynb 306KB
data
CIFAR-10
cifar-10-batches-py
data_batch_2 29.6MB
data_batch_1 29.6MB
data_batch_5 29.6MB
data_batch_4 29.6MB
test_batch 29.6MB
data_batch_3 29.6MB
readme.html 88B
batches.meta 158B
.DS_Store 8KB
.DS_Store 8KB
cifar10_pca.ipynb 306KB
LICENSE 1KB
.DS_Store 8KB
download.py 3KB
cache.py 5KB
README.md 2KB
__pycache__
dataset.cpython-36.pyc 6KB
download.cpython-36.pyc 2KB
cifar10.cpython-36.pyc 4KB
cache.cpython-36.pyc 3KB
cifar10.py 7KB
predictions.csv 59KB
dataset.py 9KB
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天驱蚊香
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