在sklearn库中,load_digits()函数用于加载手写数字数据集。这个函数返回一个类似字典的对象,包含了数据集的数据和标签等信息。 使用方法非常简单,只需要在代码中导入sklearn.datasets模块,然后调用load_digits()函数即可。 示例代码: 下面是一个简单的示例代码,展示了如何加载并使用sklearn库中的手写数字数据集: pytho...
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x:归一化MinMaxScaler() y:独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 张量结构 3.设计卷积神经网络结构 绘制模型结构图,并说明设计依据。 先导入相关的包 然后设计模型结构,因为图片是(8,8...
我们称这些数据集为 "玩具"数据库,因为它和实际应用产生的数据不同, 简单,干净,不需要复杂的清洗转换。 scikit-learn 中比较流行的数据集有: load_iris: 包括150份 鸢尾花 的观测数据。可以用来学习分类算法。 load_digits: 包括 1797份 手写稿的电子数据。可以用来学习图像识别。
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_digits 加载Scikit-learn的load_digits数据集: 代码语言:txt 复制 digits = load_digits() 创建一个Pandas的DataFrame对象,将数据集的特征和目标值存储在其中: 代码语言:txt 复制 data = pd.DataFrame(digits.data, columns=digits.feature_names) dat...
from sklearn.datasets import load_digits ``` 这行代码的作用是从 Scikit-learn 库中导入 `load_digits` 函数,以便我们能够使用它来加载数字数据集。 ### 2. 加载数字数据集 现在我们已经导入了必要的库,接下来就是使用 `load_digits` 函数来加载数字数据集。
它的高4位是0001,表示这是一种跳转指令,低4位存放的是跳转目的地的绝对地址。我们可以从图2-6中...
load.digits() B. load.boston() C. load.diabetes() D. load.iris() 你可能感兴趣的试题 单项选择题 食用部分的叶状体紫菜是配子体, 而食用的海带则为孢子体。( ) A.对 B.错 点击查看答案手机看题 单项选择题 转运老年人过程中,属于照护人员观察内容是() A. ...
UCI机器学习数据集ucihar数据集 1.UCI-HAR 数据集介绍 1.1基本背景UCI人类活动识别数据集是以智能手机采集的传感器数据为基础的活动识别,创建于2012年,实验团队来自意大利热那亚大学。 这些数据是从30名年龄在19岁到48岁之间的志愿者身上收集的,这些志愿者将智能手机绑在腰间,进行6项标准活动中的一项,通过开发的手机...
return format(val, 'b').zfill(n_digits) device = torch.device("cuda") x =torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], device=device) x_4bit, qstate = bf.quantize_fp4(x, blocksize=64) print(x_4bit) # > tensor([[117], [35]], dtype=torch.uint8) ...