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PCA-MNIST-数据集-笔记本
PCA-MNIST-数据集-笔记本
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PCA-MNIST-数据集-笔记本
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PCA+mnist_PCA降维；KNN分类；mnist手写体_pypcaminist_K._python_MNIST降维_
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基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。
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pca-fashion-mnist:在Google Colab上编写和运行的iPython笔记本，用于在Fashion MNIST数据集上进行决策树和PCA
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pca-fashion-mnist 在Google Colab上编写并运行的一个iPython笔记本，用于在Fashion MNIST数据集上进行决策树和PCA。 本笔记本旨在证明在执行分类算法之前进行数据缩放和PCA可以大大降低我们的数据维数，从而最终加快了训练过程，但又不损失很多信息。 作为基准模型，我们在Fashion MNIST模型上训练了决策树模型-在66秒内达到了78％的准确度。
CNN实施：这是使用numpy和scipy库的CNN的简单通用实现。 笔记本具有针对MNIST和CIFAR-10数据集的训练和验证损失曲线
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CNN的实施 这是使用numpy和scipy库的CNN的简单通用实现。 笔记本具有针对MNIST和CIFAR-10数据集的训练和验证损失曲线。 从链接下载CIFAR-10数据集 从任何地方下载MNIST数据集:)
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基于机器学习的汉字识别 在Kaggle预先定义的中文MNIST数据集上使用了主成分分析和T分布随机邻居嵌入机器学习算法。
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研华PCA-6006-B驱动程序，老资源。 支持2000、me、xp 内含说明书 VERSION 3.6 [AM 10:33 2002/10/30] Add \Drv-UBS\Win98-ME For PCA-6186 Add \Drv-OBS\VIA686B_DUAL For PCA-6277 Update \Drv-OBS\VIA686B For ...
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PCA-SIFT matlab，对学习局部区域算子的人会有所帮助。
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