Python实践

【机器学习】分类算法总结 | LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、主要分类算法总结二、LDAimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.model_s
今天一定要洛必达·2022-11-28 21:31

python泰坦尼克号数据预测_机器学习入门之Python机器学习：泰坦尼克号获救预测一...

一、项目概要1、应用模式识别、数据挖掘(核心)、统计学习、计算机视觉、语言识别、自然语言处理2、模式、流程训练样本-->特征提取-->学习函数-->预测二、Python实践1、应用的模块Numpy：科学计算库
weixin_39715997·2022-11-27 21:30

python怎么导入csv文件数据-机器学习Python实践——数据导入（CSV）

一，CSV逗号分隔值（逗号分隔值，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。字幕：纯意味着该文件的英文一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的的英文逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都
weixin_39604092·2022-11-27 14:21

OpenCV-Python实践之ASIFT框架仿射特征匹配算法

Affine-SIFT仿射特征匹配算法简介图像之间经过较大视差的匹配任务在于解决局部仿射不变特征的提取与描述，目前Harris/Hessian-Affine与MSER局部不变特征提取主要策略是采用拟合椭圆归一化方式。关于Harris-Affine与MSER-Affine算法都是首先提取尺度不变或区域中心(角、斑)点，然后归一化收敛到仿射变形6个参数估计，并不是完全的仿射估计方式，具体原理可以参考H
AutoSleep·2022-11-26 15:26

Python实践11：基于PIL对图片批量去水印

文件夹中的含水印的图片：查看水印的rgb值：代码如下：'''Author:error:gitconfiguser.name&&gitconfiguser.email&pleasesetdeadvalueorinstallgitDate:2022-10-1909:09:53LastEditors:error:gitconfiguser.name&&gitconfiguser.email&please
jadesl13·2022-11-25 20:40

PYTHON实践——成绩数据可视化

摘要因为Python实践要求数据可视化，于是我就开始找数据，然后恰好就得到了江苏高考从2012年到2019年的部分数据，并把它们导入到Excel表中，再进一步进行数据分析。
顾博懿·2022-11-25 20:05

一起来AI——白话详解模拟退火算法与python实践

发表于2019/11/30,最后编辑于2019/12/3退火，大自然的一种普通自然现象。然而，人类是如此善于从大自然中学习、模仿，从而出现了各式各样的算法。现在，让我们一起走进模拟退火算法。介绍模拟退火(Simulatedannealing,SA)，whatisit?首先，这是一个在竞赛中比较常用的算法，ACM的题目中能用它来找一个局部解，进而进行下一步求解。在数学建模比赛中，则常常利用模拟退火作
duke.X.du·2022-11-23 20:43

Python实训题目

为纪念在python实践课上花费的不多但受苦的经历，特将代码保存于博客上。
仿生程序员会梦见电子羊吗·2022-11-23 07:48

Python 机器学习 | 超参数优化 黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践

文章目录一、关键原理二、Python实践CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、关键原理为什么要做超参数优化？
叶庭云·2022-11-21 12:23

基于朴素贝叶斯网络的iris鸢尾花数据集分类到新闻分类

本篇文章是对最简单的朴素贝叶斯网络的运用进行python实践，先对iris鸢尾花数据集做一个分类预实验，再对实际新闻进行分类预测有关贝叶斯网络原理可以查看这篇文章：贝叶斯网络基础一、iris鸢尾花数据集分类
小小小小U·2022-11-20 05:25

经典算法 之 顺序查找 Python实现

活动地址：CSDN21天学习挑战赛顺序查找1.算法1.1数据结构1.2算法效率2.顺序查找2.1原理2.2优缺点3.python实践3.1遍历有序列表3.2遍历无序列表3.3应用：求最大、最小值参考1.
STUffT·2022-11-19 02:17

时序分析 47 -- 时序数据转为空间数据 (六) 马尔可夫转换场 python 实践（中）

时序分析47时序数据转为空间数据(六)马尔可夫转换场python实践（中）…接上Step6.MTF聚合压缩正如理论部分所讨论的，我们为了可视化效果或者计算效率经常需要对MTF图像进行聚合压缩。
Magic Ktwc37·2022-11-16 08:16

时序分析 45 -- 时序数据转为空间数据 (四) 格拉姆角场 python 实践 （下）

格拉姆角场python实践（下）…接上下面我们将采用CNN模型来基于格拉姆角场python实践上的结果（时序数据已转化为图像数据）进行金融预测。
Magic Ktwc37·2022-11-16 08:45

时序分析 46 -- 时序数据转为空间数据 (五) 马尔可夫转换场 python 实践（上）

时序分析46时序数据转为空间数据(五)马尔可夫转换场python实践（上）前面的博文中我们介绍了马尔可夫转换场的基本理论知识，本篇文章中我们来进行一些实践。
Magic Ktwc37·2022-11-16 08:45

时序分析 48 -- 时序数据转为空间数据 (七) 马尔可夫转换场 python 实践（下）

时序分析48–时序数据转为空间数据(七)马尔可夫转换场python实践（下）…接上从MTF到图模型从MTF中我们可以生成图=(,)=(,)G=(V,E)，节点V和时间是一一对应的关系。
Magic Ktwc37·2022-11-16 08:44

数据挖掘——聚类

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》python：聚类数据挖掘之聚类聚类概述聚类的概念聚类(Clustering)是把数据集按照相似性划分为多个子集的过程，每个子集是一个簇
　木夕敢敢·2022-11-12 11:36

粒子群算法（PSO）优化RBF神经网络实践

关于PSO算法的细节详见：粒子群优化算法（PSO）python实践。PSO算法优化RBF神经网络训练流程图如下所示。
MSTIFIY·2022-11-10 07:51

粒子群优化算法（PSO）python实践

1算法介绍和原理1.1算法原理强烈推荐知乎大佬的这篇文章：粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)的详细解读-知乎(zhihu.com)。该文章详细介绍了算法的原理、算法流程、参数解释和一些Tips，这里就不过多赘述了。粒子群优化算法（PSO,ParticleSwarmOptimization），属于启发式算法中的一种，常用于多目标优化，寻找全局最优解，具有收敛
MSTIFIY·2022-11-09 12:10

RBF神经网络python实践学习（BP算法）

续上一篇：RBF神经网络学习及实践RBF神经网络求解方法RBF网络中需要求解的参数为：径向基函数的中心、方差和隐层到输出层的权值。对于基函数中心的选取方法主要有：随机选取、聚类选取、有监督学习选取。对于方差计算方法有：直接公式计算、有监督学习修正计算。权值计算方法有：伪逆法直接求解、最小二乘法直接求解、有监督学习修正求解。在上一篇的python代码实现中，我们采用直接计算法求解参数。即随机在样本中
MSTIFIY·2022-11-07 21:11

同时学python和java混淆_自动化打包资源混淆集成python实践----资源混淆

前面自动化打包资源混淆集成python实践----打包一文讲述了四种打包方案，以及美团打包方案、apk注释添加渠道号方案的实现。这里讲集成资源混淆。
weixin_39670441·2022-11-07 07:34

遥感影像的纹理特征计算（基于ENVI和Python实践）

纹理特征计算的一些方法1、主要有四大类：统计方法、信号处理方法、模型方法和结构方法2、灰度共生矩阵的概念在水平方向也就是0方向，0-0有共计4个；0-1共计2个3、灰度共生矩阵计算的结果4、灰度共生矩阵的影响因素5、ENVI的实践滑动窗口大小为3*3，窗口移动距离为1，量化的灰度级是64。计算的结果有均值、方差、同质性、对比度、差异、熵、二阶矩和相关性。![基于python代码的实现过程1、将遥感
qq_41627642·2022-10-15 09:45

数据挖掘——数据预处理

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之数据预处理1.数据清洗DataCleaning数据清洗：缺失值、噪声数据、离群点、不一致数据（1）对于丢失数据：忽略元组
　木夕敢敢·2022-10-10 07:08

python数据挖掘方法及应用 大学期末考_中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案...

中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案2020-09-1514:34:51来源:热度:0责任编辑:中国大学慕课mooc数据挖掘与python实践期末答案更多相关[单选]作业指导书不包括的内容是
爱吃糖的果子狸·2022-09-24 07:31

Python实践项目——LSB隐写术

此为北京理工大学某专业某学期某课程的某次作业一、项目背景1、隐写术隐写术是一门关于信息隐藏的技巧与科学，所谓信息隐藏指的是不让除预期的接收者之外的任何人知晓信息的传递事件或者信息的内容。2.LSB隐写术LSB隐写术是一种图像隐写术技术，其中通过将每个像素的最低有效位替换为要隐藏的消息位
瑞德的汉堡酱·2022-09-09 09:00

仿射变换（Affine transformation）与python实践

仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间（vectorspace）进行一次线性变换（lineartransformation）并拼上一个平移（Translation）。所以，本质上仿射变换针对的是某一向量空间（当然该空间中的任一向量）。其矩阵表达形式（matrixformal）为：y⃗m×1=Am×nx⃗n×1+b⃗m×1表示为一个对向量x⃗平移b⃗，与旋转缩放A的仿射映射。也即这里的A
五道口纳什·2022-07-25 07:45

机器学习常用分类算法_python实践(分类这一篇就够了)

这篇文章不涉及原理，直接上代码运行。结合之前的文章《数据挖掘建模流程和所需工具汇总》效果更佳ノ~ＹＯ(＾Ｕ＾)文章目录一、导入所需的包二、导入数据2.1导入CSV格式的数据（最常用的方式）2.2通过pyspark直接通过sql语句导入数据2.3导入sklearn已有数据三、数据预处理3.1空值处理3.2、哑编码3.3、数据转化、标准化3.4、数据划分3.5、样本均衡3.5.1、下采样3.5.2、上
LMY的博客·2022-07-05 07:39

随机森林算法及贝叶斯优化调参Python实践

1.随机森林算法1.1.集成模型简介集成学习模型使用一系列弱学习器（也称为基础模型或基模型）进行学习，并将各个弱学习器的结果进行整合，从而获得比单个学习器更好的学习效果。集成学习模型的常见算法有聚合法算法（Bagging）、提升算法（Boosting）和堆叠法（Stacking）Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型，而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、GBD
肖永威·2022-07-05 07:58

机器学习 | 简单但是能提升模型效果的特征标准化方法（RobustScaler、MinMaxScaler、StandardScaler 比较和解析）

文章目录一、方法解析二、Python实践一、方法解析我们在做数据预处理时通常会使用sklearn的StandardScaler来做特征的标准化，但如果你的数据中包含异常值，那么效果可能不好。
叶庭云·2022-07-04 11:14

python实践数学基础——线性代数，概率论与数理统计，基本库的使用（jupyter notebook）

《数据科学基础实践》这是一个jupyter里python实践各种数学基础的目录，文中链接直通jupyter形式展示的代码文章，仅作为学习记录。
我是lk·2022-06-27 10:31

Python 时间序列数据平滑去噪 Savitzky-Golay滤波器

二、Python实践Python中Savitzky-Golay滤波器可以在scipy库里直接调用，而不需要自己动手实
叶庭云·2022-06-20 09:50

机器学习PYTHON实践

目录绪论统计机器学习三要素监督学习无监督学习强化学习SKLearn介绍SKLearn模块组织及顶层设计统一API调用接口SKLearn数据集操作APISKLearn模型选择数据集划分策略超参数优化方法模型验证方法模型评估方法SKLearn分类器评估精确率混淆矩阵Precious-Recall-FmeasurROC曲线损失函数SKLearn数据集变换数据集变换步骤PiplineFeatureUnio
yfqh9588·2022-06-01 14:17

Python实践之用PySimpleGUI库开发可视化界面

文章目录图形化界面开发中要解决的共同问题安装库官方说明书在实践中学习1.窗口类型短暂性窗口持续性窗口2.简单的聊天窗口3.文件选择器4.调整列表框的行序作者：高亮更新时间：2021年4月21日更新说明：后续会陆续将一些实测例子更新到本文档，请大家注意文档更新时间的变化。图形化界面开发中要解决的共同问题无论用什么编程语言来开发图形化界面，都要解决一些极为关键的问题问题1：如何创建一个窗口？如何关闭窗
高亮分享·2022-05-23 07:01

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
GarfieldEr007·2022-05-14 07:45

Python+Tinter实现简单的猜拳小游戏

文章目录前言关于Tkinter实现效果以下是全部代码:前言学习Python实践，多练习才是悟出道理的唯一，对于一个初级学习python的人，这将是一个非常简单而有趣的内容；代码非常简单，主要是：随机函数
王同学在这·2022-05-12 09:46

机器学习-Python实践Day3（特征工程--数据预处理2）

1、数据预处理2（自定义数据）1、数据预处理21.1、处理缺失数据1.2、标签编码与独热编码1、数据预处理2#引入数据集importpandasaspddf=pd.read_excel('data.xlsx')df可以看到数据中存在NaN值。划分特征和标签集X=df.iloc[:,0:3].valuesY=df.iloc[:,3].values1.1、处理缺失数据对数据中可能出现的存在缺失值NaN
撸码小白·2022-05-07 07:52

机器学习-Python实践Day3（特征工程--数据预处理）

1、数据预处理（PimaIndians印第安人医疗数据）1、数据预处理1.1、调整数据尺度（RescaleData）1.2、正态化数据（StandardizeData）1.3、标准化数据（NormalizeData）1.4、二值化数据（BinarizeData）对数据的处理需要根据数据本身和算法的特点来进行，由此才能设计出一个准确度较高的模型。不同的数据有不同的处理方式：有缺失值的要填补有无效数据
撸码小白·2022-05-07 07:52

【Python实践】关于python多任务设计基础

前言：作者简介：大家好我是user_from_future，意思是“来自未来的用户”，寓意着未来的自己一定很棒~✨个人主页：点我直达，在这里肯定能找到你想要的~专栏介绍：Python实践，一个专注于分享实际案例的专栏
user_from_future·2022-05-05 13:24

【Python实践】Python部分实际案例解答1

前言：作者简介：大家好我是user_from_future，意思是“来自未来的用户”，寓意着未来的自己一定很棒~✨个人主页：点我直达，在这里肯定能找到你想要的~专栏介绍：Python实践，一个专注于分享实际案例的专栏
user_from_future·2022-05-05 13:24

【Python实践】你可能没有见过的码代码小技巧1

前言：作者简介：大家好我是user_from_future，意思是“来自未来的用户”，寓意着未来的自己一定很棒~✨个人主页：点我直达，在这里肯定能找到你想要的~专栏介绍：Python实践，一个专注于分享实际案例的专栏
user_from_future·2022-03-27 05:35

python实践——pygame外星人入侵

python学习练手游戏：规划项目安装pygame飞船与外星人的创建外星人与飞船的战争添加记分牌1规划项目在外星人入侵中，我们要实现的功能有：飞船可以左右移动，并用空格键射击；外星人群从左移动到屏幕右端然后下移一定距离，接着往反方向移动；飞船射杀外星人，也就是子弹与外星人碰撞时，子弹与外星人消失，外星人消灭完后又新创建一群；当外星人撞到飞船，玩家就损失一艘飞船，满3次游戏结束；记录得分，最高得分，
wssyaoqifei·2022-03-07 10:55

初学深度学习——《深入浅出深度学习：原理剖析与python实践》

人工智能、机器学习与深度学习的关系要理解三者之间的关系，可以通过同心圆来可视化表示三者的关系。最外面的圆环代表人工智能，里面一层表示机器学习，人工神经网络和深度学习处于中心位置，也可以简单理解为机器学习是人工智能的一个分支，而深度学习则是一种特殊的机器学习实现方法。它们之间的关系如下图所示：1、人工智能——机器推理所谓的通用人工智能（GeneralArtificialIntelligence）或强
miller0105·2022-02-27 11:01

python实践时间序列分析建模理论及代码实现

python实践——时间序列分析建模理论及代码实现python进阶教程机器学习深度学习关注进入正文声明：本文所讲的时间序列分析并不是指pandas的时间序列处理方法，pandas时间序列处理更缺确切地说时间序列的可视化
程序员高级码农·2022-02-19 08:48

【期权机理与python实践】

第一章:期权市场机制前言期权作为重要的金融衍生产品,在风险对冲,套期保值,价格发现,套利等方面发挥着重要的作用,特别是我国金融衍生品的发展速度较快,如何更好的理解期权产品内涵,知道期权交易的基础知识,掌握关于期权的常见数理模型,是一个金融专业学生的基础素养,也是对期权感兴趣的交易者需要清楚的.这个系列的博文是我个人将自己所掌握的关于期权的内容进行系统整理,对于文中大部分内容,我都会使用python
Ag97·2022-02-14 09:08

金融数值方法之回归计算-python实践

python的回归学习前言回归和插值是金融中常用的两种数学方法，本章将介绍关于回归的一些常用方法和代码。一、回归是什么回归是一种高效的求解函数近似值的工具，不仅对一维函数适用，同样也适用于高维函数。最小化回归问题表达如下：在回归的计算中，常用的范式为np.polyfit()、np.polyval()、np.linalg.lstsq()。二、回归计算的具体实现首先进行一些准备工作importnump
Ag97·2022-02-14 09:36

手搓积分验证大数定律和中心极限定理

关于大数定律的一种程序验证方式，请参考博客辛钦大数定律的Python实践_tugouxp的专栏-CSDN博客本文通过计算，来实际验证一把独立同分布的符合均匀分布的多个变量的加和的分布情况，来直观上体验中心极限定理所说明的规律
papaofdoudou·2022-02-07 07:48

辛钦大数定律的Python实践

在概率论中，大量实验证实了如下结论，随机事件的频率当重复实验的次数增大时总会呈现出稳定性，稳定在某一个常数的附近，频率的稳定性是概率定义的客观基础。辛钦大数定律是说，当是独立同分布的随机变量序列，且具有数学期望,做前N个变量的算术平均,则对于任意,有：也就是随着N值增大，样本均值1概率收敛到单个随机变量的均值。验证思路是利用Python生成一个随机分布的大的样本集，然后在样本中抽取字样本，逐渐增加
papaofdoudou·2022-02-07 07:47

python机器学习《机器学习Python实践》整理，sklearn库应用详解

TableofContents1初始1.1初识机器学习1.2python机器学习的生态圈1.3第一个机器学习项目1.3.1机器学习中的helloworld项目1.3.2导入数据1.3.3概述数据1.3.4数据可视化1.3.5评估算法1.3.5.1分离评估数据集1.3.5.2创建模型1.3.5.3选择最优模型1.3.5.4实施预测2数据准备2.1数据预处理2.1.1调整数据尺度2.1.2正态化数据2
祖哥的小弟·2021-10-19 16:23

朴素贝叶斯算法从入门到Python实践

1，前言很久不发文章，整理些干货，希望相互学习吧。进入主题，本文主要时说的为朴素贝叶斯分类算法。与逻辑回归，决策树一样，是较为广泛使用的有监督分类算法，简单且易于理解（号称十大数据挖掘算法中最简单的算法）。但其在处理文本分类，邮件分类，拼写纠错，中文分词，统计机器翻译等自然语言处理范畴较为广泛使用（）或许主要得益于基于概率理论），本文主要为小编从理论理解到实践的过程记录。2，公式推断贝叶斯定理预习
老周算法·2021-06-15 06:45

Python实践小案例

运用该，该函数调用了audio模块具体的格式是：audio.say(字符串)代码：importappuifw,audiodefcn(x):returnx.decode("utf-8")appuifw.app.body=m=appuifw.Text()a=appuifw.query(cn("亲爱的\n你喜欢我吗?"),"query")ifa:m.set(cn("我也非常喜欢你\n"))audio.s
七月尾巴_葵花·2021-05-14 09:17

有趣的python实践案例（四）--- pandas库匹配一周cp

wo们出python基础啦系列（一）—数据类型wo们出python基础啦系列（二）—条件判断wo们出python基础啦（三）—if循环语句wo们出python基础啦（四）—while循环语句有趣的python
佩瑞·2021-04-18 14:02
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