监督学习（Python实现）第20页

无监督深度学习

无监督学习是指用于训练的数据中没有目标标签的问题空间。本节讨论三种无监督深度学习架构：自组织映射、自动编码器和受限玻尔兹曼机。我们还讨论了如何基于底层无监督架构构建深度置信网络和深度堆叠网络。

AI-智能·2024-01-16 10:13

机器学习入门

学习目标完成此学习路径后，你将能够：了解什么是机器学习了解监督学习与无监督学习执行数据探索和预处理准备和训练分类模型了解线性回归了解解决基于分类的机器学习问题的基础知识通过P

AI-智能·2024-01-16 10:42

半监督学习 - 自监督学习（Self-Supervised Learning）

什么是机器学习自监督学习既不是纯粹的半监督学习，也不是纯粹的无监督学习，而是介于两者之间的一种学习范式。在自监督学习中，模型从数据本身中生成标签，而不是依赖外部的人工标签。

草明·2024-01-16 09:21

半监督学习 - 三元组学习（Triplet Learning）

什么是机器学习三元组学习（TripletLearning）是半监督学习中一种用于学习有用表示的方法。它通常用于学习数据中的相似性关系，尤其在人脸识别、图像检索等领域中得到广泛应用。

草明·2024-01-16 09:44

MATLAB Deep learning

MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类

JNU freshman·2024-01-16 09:37

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

一、SVM的原理SVM是一种监督学习算法，其核心思想是找到一个最优的超平面（或曲面

python慕遥·2024-01-16 07:12

人工智能对我们的生活影响有多大

包括监督学习、无监督

胡图不迷糊·2024-01-16 07:07

XGBoost eXtreme Gradient Boosting

XGBoost模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八、XGBoost的模型参数总结前言XGBoost是机器学习中有监督学习的一种集成学习算法

JasonH2021·2024-01-16 07:17

压缩编码之不同缩放参数对重建图像质量的影响的python实现——JPEG变换编码不同压缩率的模拟

原理JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一种常用的图像压缩标准，它通过采用离散余弦变换（DCT）和量化来实现图像的压缩。离散余弦变换（DCT）：JPEG首先将图像分割成8x8的块。对于每个块，使用离散余弦变换（DCT）将空间域的图像数据转换为频域的系数。DCT变换会将图像信息从原始的空间域转换到频域，这意味着图像中的信息被表示为一系列频率分量。量化：对于DCT变

筱筱西雨·2024-01-16 06:03

压缩编码之离散余弦变换（DCT）之不同块大小对图像质量和压缩效果的影响的python实现

原理离散余弦变换（DCT）是一种在图像压缩中广泛使用的技术，特别是在JPEG图像格式中。离散余弦变换（DCT）的作用：DCT的主要目的是将图像从空间域（即像素表示）转换到频率域。在频率域中，图像的信息被表示为不同频率的余弦波的组合。高频成分通常对应于图像中的细节部分（如边缘），而低频成分则对应于图像中的平滑区域。块大小的影响：小块大小（如2x2）：更小的块能更好地捕捉高频细节，因为它们局限于较小的

筱筱西雨·2024-01-16 06:33

蚁群算法（ACO）解决旅行商(TSP)问题的python实现

TSP问题旅行商问题（TravellingSalesmanProblem,简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i,j=1,2…n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。说明：回路：从某个城市出发，最后回到这个城市。蚁群算法蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种基于蚂蚁觅食行

筱筱西雨·2024-01-16 06:32

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

在OpenCV中使用Haar特征检测人脸，那么需要使用OpenCV提供的xml文件（级联表）在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围

人工智能研究所·2024-01-16 06:21

【opencv】python实现人脸检测和识别训练

人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征分类器（HaarCascadeClassifier）进行。以下是OpenCV人脸识别的基本原理：HaarCascadeClassifier：特征分类器：Haar特征是一种基于矩形区域的特征，可以用于图像中的对象检测。这些特征可以表示边缘、线和区域的变化等。级联分类器：Haar级联分类器是由大量的弱分类器组成的级联结构，每个弱分类器用于检测图像的一个特

游码客·2024-01-16 05:39

Python实现压缩文件批量解压、删除

目录前言一、压缩文件批量解压1.需求目标2.代码实现二、文件批量删除1.代码实现总结前言由于工作内容需要经常导入平台的一些数据情况，虽然不是计算机专业，在学习过程中接触过一些简单的编程知识，所以决定在闲余时间研究一下能不能通过程序的手段简化一些人工操作流程，在此过程中要感谢各位大佬们在博客上分享的经验，在不断借鉴后达到了自己想要的效果。下面总结了一些工作上经常需要用到的一些简单操作，不足的地方希望

库库小弟·2024-01-16 05:33

Python实现某城市从站点API获取天气状况示例(Crossin教室实例24)

一、要点说明：根据站点当前API数据是由‘\r’字符连接的字符串的特点，主要用到了字符串的split()方法。此方法参数就是‘\r’。函数返回值是被分隔的字符串的列表。通过使用列表索引就可以分项取到天气数据。二、示例代码：importrequestsheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.

m0_64880493_江哥·2024-01-16 04:22

K - 近邻算法

KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。

想做后端的前端·2024-01-16 03:58

腾讯2018算法题 python实现

小Q和牛牛玩了一个游戏，这个游戏进行了若干轮，每一轮都有一一个获胜者，获胜者将获得轮次的分数。例如:第一轮小Q获胜，小Q将获得1分,第二轮牛牛获胜，牛牛将获得2分。游戏结束后，小Q总共获得了x分，牛牛获得了y分。现在希望你能来计算一下小Q在所有轮次中获胜次数最少可以是多少。更一般的，假设总共进行了N轮游戏,小Q最少需要在N轮中获胜多少次，使得小Q恰好获得x分，牛牛获得y分。输入描述:输入包括两个整

北名有瑜·2024-01-16 02:52

基于 Opencv python实现批量图片去黑边—裁剪—压缩软件

简介批量处理图片文件，批量提取GIF图片中的每一帧，具有范围裁剪、自动去除黑/白边、调整大小、压缩体积等功能。先看一些软件的界面，是基于Tkinter写的GUI裁剪等功能基于Opencv下载我添加了处理GIF的github：原作者的github：hiroi-sora/Umi-CUT:图片批量去黑边/裁剪/压缩工具，带界面。可排除图片边缘的色块干扰，将黑边删除干净。基于Opencv。(github.

放风筝的猪·2024-01-16 01:56

用Python实现给图片去黑边

图片去黑边（只考虑了去水平方向上的黑边）的核心算法是要找到图片顶部或顶部的黑边位置，即两个纵坐标值，主要用到了canny边缘计算、houghlines直线检测、easyocr识别等算法。给图片去黑边的实现逻辑为：先进行canny边缘计算,再进行houghlines直线检测，取出图片的水平边缘如果没有找到水平边缘,那么不做处理对目标水平边缘进行过滤和分类过滤逻辑是:一侧为黑色,另一侧非黑色分类逻辑是

wangchenggong1988·2024-01-16 01:52

python实现文件批量分发

这里使用了paramiko库，它是一个Python实现的SSHv2协议，提供了客户端和服务器的功能。1.安装Paramiko首先，你需要安装pa

翱翔-蓝天·2024-01-15 22:36

什么是欧拉筛？？

以下是一个使用Python实现的欧拉筛的例子：defeuler_sieve(n):#初始化标记数组，默认所有数都是素数（未标记）is_prime=[True]*(n+

田晖扬·2024-01-15 19:13

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用

摔跤猫子·2024-01-15 19:52

传感数据分析——小波滤波

传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，其核心思想是将信号分解成不同的频率成分，然后对每个频率成分进行独立的处理

Persist_Zhang·2024-01-15 17:55

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要

王知为·2024-01-15 16:11

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。

大数据_zzzzMing·2024-01-15 15:35

JS逆向---非对称加密对抗（RSA,DSA详解以及案例分析）

文章目录前言一.非对称加密简介二.非对称特征1.Javascript实现2.python实现三.案例分析1.RSA逆向分析2.多层嵌套加密案例分析前言与对称加密算法不同，非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥

半离岛·2024-01-15 12:56

K邻近和KNN

别KNN：•KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点

hema12138·2024-01-15 10:37

用python实现给出关键字查找并标注pdf文件中关键字

要在Python中标注PDF文件中的关键字，可以使用Python的PDFMiner库和Python的matplotlib库。首先，需要安装这两个库。可以使用pip命令进行安装：shell复制代码pipinstallpdfminer.sixmatplotlib接下来，可以使用以下代码实现关键字查找和标注功能：python复制代码importpdfminerfrompdfminer.high_leve

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:41

用python实现文本/图片生成视频

使用Python来生成视频通常涉及到使用一些专门的库，比如OpenCV或者moviepy。下面是一个简单的例子，使用OpenCV和PIL（PythonImagingLibrary）来创建一个视频。python复制代码importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportos#图片路径列表image_list=['img1.jpg','img2.jpg','

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:40

用python实现实现手势音量控制

要实现手势音量控制，您可以使用Python中的PyAutoGUI和pynput库。PyAutoGUI可以模拟鼠标和键盘操作，而pynput可以检测用户的输入事件。以下是一个简单的示例代码，可以实现通过手势控制音量的功能：python复制代码importpyautoguiimportpynput.mouseasmouseimportpynput.keyboardaskeyboardimporttim

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:37

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧氏距离法。

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

Python实现批量压缩文件/文件夹——zipfile

zipfile是python里用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，由于是很常见的zip格式，所以这个模块使用频率也是比较高的，在这里对zipfile的使用方法做一些记录。即方便自己也方便别人。Pythonzipfile模块用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，要进行相关操作，首先需要实例化一个ZipFile对象。ZipFile接受一个字符串格式压缩包名称作为它的必选参数，第二个参数为可选参数，表

Python研究者·2024-01-15 08:50

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

什么是机器学习半监督支持向量机（Semi-SupervisedSupportVectorMachines，S3VM）是支持向量机（SVM）的一种扩展，旨在处理训练数据中只有少量样本被标记的情况。与传统的监督SVM不同，S3VM通过结合有标签数据和无标签数据来提高分类器的性能。以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤：基本思想利用未标记数据：利用未标记的数据来增加模型的泛化性能。最大化边界：通过考虑未

草明·2024-01-15 06:47

半监督学习 - 半监督聚类（Semi-Supervised Clustering）

什么是机器学习半监督聚类是一种集成了有标签数据和无标签数据的聚类方法，其目标是在聚类的过程中利用有标签数据的信息来提高聚类性能。在半监督聚类中，一部分数据集有已知的标签，而另一部分没有标签。以下是半监督聚类的基本思想和一些常见方法：基本思想：有标签数据：利用有标签的数据对聚类过程进行监督或指导，以提高聚类的准确性。无标签数据：利用无标签的数据进行聚类，从中发现潜在的簇结构。常见的半监督聚类方法：C

草明·2024-01-15 06:47

深度学习day02 线性模型

深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码：枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘（将模型运行崩盘前几天的数据存下来）range函数语法axis

qq_2480543330·2024-01-15 04:51

Week7

在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平

kidling_G·2024-01-15 04:02

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

多层感知机（MultiLayerPerceptron，MLP）是一种人工神经网络模型，通常用于处理分类问题。它是一种前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。MLP的基本组成包括：输入层（InputLayer）：接收输入特征的层。每个输入特征都对应于输入层中的一个节点。隐藏层（HiddenLayers）：在输入层和输出层之间的一层或多

sci_more·2024-01-15 02:43

Python实现Base64编码

Base64编码简介Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由于26=64，所以每6位为一个单元，对应某个可打印字符。3个字节一共24位，对应于4个Base64单元，即3个字节可由4个可打印字符来表示。在Base64中的可打印字符包括字母A-Z、a-z、数字0-9，这样共有62个字符，此外，还有两个可打印字符，根据使用场景不同而使用不同的值，标准的Base64使用字符+和

bossenc·2024-01-15 02:23

Base64编码与解码 ——Python实现

预习知识3.1字节3.2二进制与字节3.3ASCII码3.Base64编码3.1个人理解3.2代码实现4.Base64解码4.1个人理解4.2代码实现1.引言记录学习base64编码与解码的思考以及通过Python

吉吉有梦想·2024-01-15 02:22

TF-IDF和BM25算法原理及python实现

目录前言一、TF-IDFTF定义：逆文本频率指数(InverseDocumentFrequency,IDF)TF-IDF(TermFrequency-inverseDocumentFrequency)二、BM251.BM25中的TFBM25如何对待文档长度BM25相对TF-IDF有哪些优势？BM25代码实现python前言搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：T

wenjieh_chen·2024-01-15 00:40

Python实现饼状图

利用pandas模块实现饼状图效果如下：代码如下导入pandas和matplotlib模块importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt显示中文：frompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']读取数据：gdp=pd.read_excel("G:/Game/new1/主要城市年度数据.xl

小镇码农在深圳·2024-01-14 22:26

python实现图像的白平衡，破坏图像的白平衡（冷、暖）和调节图像的亮度

白平衡：让实际环境中白色的物体在你拍摄的画面中也呈现出“真正”的白色。不同性质的光源会在画面中产生不同的色彩倾向，比如说，蜡烛的光线会使画面偏橘黄色，而黄昏过后的光线则会为景物披上一层蓝色的冷调。而我们的视觉系统会自动对不同的光线作出补偿，所以无论在暖调还是冷调的光线环境下，我们看一张白纸永远还是白色的。但相机则不然，它只会直接记录呈现在它面前的色彩，这就会导致画面色彩偏暖或偏冷。破坏白平衡：使图

小小菜鸡升级ing·2024-01-14 21:01

分类和聚类的定义与区别

分类是有监督学习，通过已知标签的训练数据构建模型，预测新数据的类别。聚类是无监督学习，通过相似性度量将数据分组成类别，发现数据的内在结构和模式。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。