Machine Learning

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实验二：分类预测小项目作业 ​

实验简介 ​

本课程为 2024 年数字媒体技术虚拟现实方向机器学习课程第二次小组作业（实验），主要内容为分类预测。

TIP

项目一参考内容为 2020 级数据专业张开源学长的思路，其他实验请自行查找相关资料。

关于 HWDG 数据集导入 ​

参考导入方式：MNIST 数据集：解析 train-images-idx3-ubyte 格式

或者可以参考如下代码：

python
import numpy as np
import struct

# 导入idx3ubyte格式的HWDG数据集
dataPath = f""  # 这里填入idx3ubyte格式数据集路径
with open(dataPath, 'rb') as f:
    magic, imgNum, rows, cols = struct.unpack('>IIII', f.read(16))
    images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(imgNum, rows, cols)
print(images.shape)  # 这就是图片数据集，与MNIST数据集类似

# 导入idx1ubyte格式的数据集
dataPath = f""
with open(dataPath, 'rb') as f:
    magic, labelNum = struct.unpack('>II', f.read(8))
    labels = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
print(labels)  # 这就是标签数据集，与MNIST数据集类似