机器学习-101分类比赛 2022-12-22 01:30:16 请选择预览文件 试题说明 任务说明 数据说明 提交答案 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 请点击此处查看本环境基本用法. Please click here for more detailed instructions. 试题说明 任务说明 基于Caltech数...
这个数据集提供了一个很好的基础,帮助我们理解和解决分类问题。 解决方案 在解决这个问题时,我们可以使用多种机器学习算法。这里,我们将使用一个简单的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来进行分类。CNN是一种经典的深度学习算法,通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习图像数据的特征,从而进行分类。 ...
基于Caltech数据集的图像分类,Caltech101包含101个目标类+背景类,每种类别大约40到800个图像,训练集总计7999图像。本次试题需要图片为输入,通过课程学习的分类方法(支持向量机、深度神经网络、卷积神经网络等)从中识别该图像属于哪一个类别。 数据说明 images下存储所有的训练+测试图像,trian.txt中存储用于训练图像路径...