エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
SVMでMNISTのデータを画像分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック) - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
SVMでMNISTのデータを画像分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック) - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、前回CSVに変換したMNISTの手書き文字画像を、0〜9に分類しました。 機械学習の一大テーマであ... 今回は、前回CSVに変換したMNISTの手書き文字画像を、0〜9に分類しました。 機械学習の一大テーマである画像分類の復習です。 今回も Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第4章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 MNISTのデータのCSVへの変換は、前回の記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 SVMでMNISTのデータを画像分類する 1.全体像 2.CSVファイルを読み込んで訓練データに変換 3.訓練データで学習する 4.テストデータで予測する 5.精度を確認する 6.コマンドラインから実行してみる SVMでMNISTのデータを画像分類する 1.全体像 コード全体は以下の通りで、「mnist-tr