选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN) KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。 K近邻算法简单直观: 给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找到与该实例最相近的...
由下图可以看出,MLP准确率最高为82%,SVM其次为77%,最后是KNN为65%。MLP平均准确率(Avg_precision)率最高为85%,SVM其次为79%,最后是KNN为69%。 MLP平均准确率(Avg_recall)率最高为82%,SVM其次为77%,最后是KNN为65%。MLP平均准确率(Avg_f1-score)率最高为82%,SVM其次为76%,最后是KNN为66%。 图32 ...
选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN) KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。 K近邻算法简单直观: 给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找到与该实例最相近的...
最后,我们应用 KNN、SVM、BP 神经网络函数评估数据。对于 KNN 我们使用 KNeighborsClassifier,对于 SVM 我们使用 SVC,对于 BP 神经网络我们使用 MLPClassifier。 第二类方法:使用 TensorFlow 构建 CNN。TensorFlow 的全部目的在于使你打造一张计算图(使用Python等语言),接着在 C++ 中执行该图(在相同计算量的情况下,C...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难的影响,因此不能很好地扩展到更高分辨率的图像。所以在这一部分我们使用Google的...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难的影响,因此不能很好地扩展到更高分辨率的图像。所以在这一部分我们使用Google的...
多层感知机（MLP）：一种前馈神经网络，通过多层神经元之间的连接来模拟复杂的非线性关系。具有高度的灵活...
最后,我们应用 KNN、SVM、BP 神经网络函数评估数据。对于 KNN 我们使用 KNeighborsClassifier,对于 SVM 我们使用 SVC,对于 BP 神经网络我们使用 MLPClassifier。 第二类方法:使用 TensorFlow 构建 CNN。TensorFlow 的全部目的在于使你打造一张计算图(使用 Python 等语言),接着在 C++ 中执行该图(在相同计算量的情况下...
在这一环节中,由于要求使用多个baseline,在此还实现了MLP以及LSTM,CNN方面则实现了lenet5和Vgg。 (1)MLP即多层感知机,或全连接神经网络 网络结构大体如上图,是一个三层网络,在本人实验中选择的是第一个隐藏层120节点,第二个隐藏层84个节点,输出层10个节点。和lenet5最后的全连接层采用一样的结构。最...