Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。在本教程中，...
Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和高斯随机投影以及PCA方法来减少数据维度。读完本教程后，你将学...
python 3.7 进行mnist高级训练
代码如下：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import math import nump...
【python】python中本地加载MNIST数据集
很多大佬在介绍代码案例的时候，用到的MNIST数据集都是在代码中直接下载使用，这样做存在好处，但是，同样存在弊端。好处：不需要附上数据集坏处：有时候网络不好的时候，或者远程服务关闭了，导致数据无法下载。下面介绍如何本地导入下载好的MNIST数据集： # -*- coding: utf-8 -*- "...
Python解析MNIST数据集
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/inforstack/article/details/78050895 #coding=UTF-8 import numpy as np import struct import matplotlib....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
