文件名称:
MNIST-Fashion-data-Classification-Task:尝试使用MNIST Fashion数据集，以手工方式建立最佳模型，而无需使用预制的机器学习模型-源码
开发工具:
文件大小: 22mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：MNIST时尚数据分类任务
这项研究的目的是找到最佳分类器来训练机器学习模型，该模型将用于预测图片的内容。 通过使用成千上万张图片的像素分解，模型将尝试将每张图片分类为正确的类别。 该报告将重点关注以下10种服装的图片：T恤/上衣，裤子，套头衫，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，包和脚踝靴。 该模型的目的是使用30,000张带有指定标签的图片对其进行训练，然后再对5,000张图片进行测试。 理想情况下，该模型将来将可以接收任何图片，并且可以预测图片上方列出的10个项目中的哪个正在描绘。
创建了以下三个模型：
K最近邻居
朴素贝叶斯
神经网络
结果：
比较这三个模型的精度：
2000测试标签上最终模型（Knn）的混淆矩阵：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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