摘要：运行的效果如下： 阅读全文

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摘要：处理后得到的效果图如下： （6）新建一个数据集dataset，它的行数是：一张图片中我们感兴趣的点（一个小像素），也就是：一个图片对象只考虑I_seg.sum()这么多像素，一共有61张图片，所以dataset将保存所有的图片数据信息，这样dataset每一列就是一张图片,而每一行就是每张图片同一个 阅读全文

摘要：................................................... （13）按格式输出 for i in range(0,len(List_row)): if (i%2==0): st=List_row[i].strip().split(' ') print(in 阅读全文

摘要：实验过程与结果（可贴图） 解： 全部代码如下： 最终的部分运行结果输出如下： ............................................................................. ................................. 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegre... 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets... 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import tr... 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import tr... 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diab... 阅读全文

摘要：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diab... 阅读全文

摘要：import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_spli... 阅读全文

摘要：2、 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 阅读全文

摘要：1、再次认真思考之后，不再将图片灰度化，图片的通道数仍然保持是3，为了加快运行的速度，并且相应地把图片的尺寸改成了32*32。为了节省时间这里也加入了TensorBoard可视化代码。具体代码如下： 代码运行结果如下（部分输出）： 可以看到现在代码的结果非常好了，训练准确率也明显高出了许多，达到了9 阅读全文

摘要：4. TensorFlow环境构建卷积神经网络 4.1深度学习网络结构 （1）本项目构建的网络层数共6层 （2）第1层第一次卷积核的大小是5*5，深度是32 （3）第2层第一次池化核大小是2*2，移动的步长也是2 （4）第3层第二次卷积核的大小是5*5，深度是64 （5）第4层第二次池化核大小是2* 阅读全文

摘要：1.3 项目计划 第一周：深入学习和了解神经网络的工作原理，学习卷积的相关理论。 第二周：使用python的TensorFlow库，编写神经网络深度学习代码，搭建神经网络层，并且了解其工作原理和相关的计算、相关参数的传递等，到htttps://www.kaggle.com/moltean/fruit 阅读全文

摘要：目录 1.概述 1 1.1 项目背景 1 客户端 3 Distributed Master 3 Worker Service 5 Kernel Implements 6 技术栈 7 一、 神经网络的实现过程 8 二、 前向传播 8 三、后向传播 10 四、搭建神经网络的过程 11 神经网络优化 12 阅读全文

摘要：表 2-1 人工智能在医疗领域的应用 智能医疗领域 人工智能技术 具体应用或方法 电子病历 语音识别/合成、自然语言处理 语音识别医生诊断语录，并对信息进行结构化处理，得到可分类的病历信息 影像诊断 机器视觉 图像预处理，抓取特征等 辅助治疗 语音识别/合成、自然语言处理、机器视觉、机器学习 通过语 阅读全文

摘要：import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): wei... 阅读全文

摘要：#-*- coding:utf-8 -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, tr... 阅读全文