机器学习

【机器学习】SVM、AlexNet、VGG收敛速度对比

Posted by ShawnD on March 31, 2021

SVM

数据集

1
2
3

from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
mnist

直接下载MNST数据集文件：

https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat

把下载好的mnist-original.mat放在datasets\mldata下

拆分数据集

1
2

x,test_x,y,test_y = train_test_split(mnist['data'],mnist['target'],test_size=1/7,random_state=40)
x.shape

模型

1

model = svm.LinearSVC()

训练：

1

model.fit(x, y)

预测：

1

z = model.predict(test_x)

准确率：

1

print('准确率:',np.sum(z==test_y)/z.size)

损失

AlexNet

VGG

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  1. 机器学习实战3-sklearn使用下载MNIST数据集进行分类项目
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