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自定义数据集实战_覃秉丰_kmeans聚类分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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derson, 1935; Fisher, 1936)。 20 世纪 50 年代到 80 年代,受生 物启发的机器学习开拓者通常使用小的合成数据集,如低分辨率的字母位图,设计为在低计算成本 下表明神经网络能够学习特定功能 (Widrow and Hoff, 1960; Rumelhart et al., 1986b)。 20 世纪 80 年代和 90 年代,机器学习变得更加统计,并开始利用包含成千上万个样本的更大数据集,如手 写扫描数字的MNlST数据集(如图1.9)所示(LeCUn et al., 1998)。在21世纪初的第一个十年, 相同大小更复杂的数据集持续出现,如 CIFAR-10 数据集 (Krizhevsky and Hinton, 2009) 。在这 十年结束和下五年,明显更大的数据集(包含数万到数千万的样例)完全改变了深度学习的可能 实现的事。这些数据集包括公共 Street View HoUse NUmbers 数据集 (Netzer et al., 2011)、各种 版本的 ImageNet 数据集 (Deng et al., 2009, 2010a; RUssa
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