【文件属性】：
文件名称：Cifar-10:使用Cifar-10数据集进行图像分类
文件大小：162.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-30 14:48:11
random-forest image-processing pca image-classification cifar-10
使用Cifar-10数据集进行图像分类
资料来源：
数据集下载：
抽象的：
CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。
测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。
训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。
这些是数据集中的类：
飞机
汽车
鸟
猫
鹿
狗
青蛙
马
船
卡车
这些类是完全互斥的。 即汽车和卡车之间没有重叠。 “汽车”包括轿车，越野车和类似的东西。 “卡车”仅包括大型卡车。 都不包括皮卡车。
方法
导入的数据集
分析数据
应用的PCA
使用随机森林进行预测
使用KNN进行预测
使用Logist
【文件预览】：
Cifar-10-master
----.ipynb_checkpoints()
--------cifar10_pca-checkpoint.ipynb(306KB)
----data()
--------CIFAR-10()
--------.DS_Store(8KB)
----cifar10_pca.ipynb(306KB)
----LICENSE(1KB)
----.DS_Store(8KB)
----download.py(3KB)
----cache.py(5KB)
----README.md(2KB)
----__pycache__()
--------dataset.cpython-36.pyc(6KB)
--------download.cpython-36.pyc(2KB)
--------cifar10.cpython-36.pyc(4KB)
--------cache.cpython-36.pyc(3KB)
----cifar10.py(7KB)
----predictions.csv(59KB)
----dataset.py(9KB)