python实践小经验第10页

【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

mixup

—mixup论文链接：mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION（ICLR-2018）mixup的基本原理通过构建数据对之间的线性组合，构建了经验分布的近邻分布，从而减小经验风险损失

咻咻咻哈·2022-11-25 23:10

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

yolov5环境安装（windows）（踩坑总结版）

yolov5训练的环境在windows里面安装不可谓不坑，特别是安装GPU版本，但是买了N卡的电脑不能只是为了打游戏，故而本文就总结一下我在安装yolov5时踩过的坑和一些小经验配置虚拟环境condacreate-nyolov5python

C_O_ER·2022-11-20 21:11

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

c语言运行后tecplot云图,tecplot执行fluent后处理截面云图显示-20210327085801.docx-原创力文档...

#Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#OOOFlUent后处理TeCPlOt截面云图显示本部分介绍一下用tecplot进行fluent后处理(等值线云图制作和矢量图制作)的一些小经验

胃泰小胃君·2022-11-16 00:02

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

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

java 矩阵题目_一名北漂三年的Java程序员题库总结和面试经历 - 架构简乐

其中会包含一些面试的小经验，如果您是面霸，希望能给予指导。自己不是大牛，如果您是大牛，也可以忽略之。我面试的岗位是Java后端开发工程师。

weixin_39991531·2022-10-12 19:17

一名北漂三年的Java程序员的面试经历和题库总结

其中会包含一些面试的小经验，如果您是面霸，希望能给予指导。自己不是大牛，如果您是大牛，也可以忽略之。我面试的岗位是Java后端开发工程师。

M_Tsing·2022-10-12 18:51

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

stm32移植鸿蒙os,移植鸿蒙系统到STM32L476RG_NUCLEO开发板的一点小经验

template("gcc_toolchain"){toolchain(target_name){assert(defined(invoker.cc),"gcctoolchainmustspecifya\"cc\"value")assert(defined(invoker.cxx),"gcctoolchainmustspecifya\"cxx\"value")assert(defined(invo

Benjamin Jordan·2022-09-30 00:28

移植鸿蒙系统到STM32L476RG_NUCLEO开发板的一点小经验

https://gitee.com/walker2048/hmos_iot移植鸿蒙的建议：步骤一步来，别想一口吃成胖子，给自己定计划。多看源码以及编译日志，多想，多动手。源码既是文档，别想着百度或者谷歌能帮你直接解决问题。修改完代码后，完成了小部分功能的，也要及时提交GIT中。1，首先肯定是创建厂商文件夹首先按移植LiteOS教程里的说明，使用CubeMX工具生成makefile格式的项目（包含s

布尔费电·2022-09-30 00:13

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

生活小经验。

最近几天，发觉自己的右下侧后方的牙齿有些不舒服，好像是牙龈有些肿，隐隐作痛。平时人们常说:小病去药店。好吧，也只能先去药店试一试了，因为去药店比较方便，不像医院那样又挂号又排队的，有些麻烦，而且医院离家又有些远。来到街上走进了药店，和药店医生一讲，医生说我这是牙龈发炎，吃一点药就行。于是给我开了两盒消炎药，三十多元的价格。回家之后，吃了两次药以后，发觉效果来得挺快的，感觉吃饭的时候牙齿不像之前那样

Sunny06e·2022-09-04 15:37

只需5点，教你在产品设计中规范编写产品！

本文产品老司机LucasDidier，就将跟大家分享一下自己编写产品规范文档的小经验，主要从背景目标、架构图、Epics和用户故事、验收标准、设计文案及翻译这五个方面展开说明。话

产品设计大观·2022-08-25 12:44

小红书笔记怎么写？小红书运营笔记如何写？

运营阶段最重要的就是发布笔记了，关于笔记如何写，我这里给大家分享一点自己的小经验。

小易自媒体·2022-08-24 18:43

一文贯穿“如何制定研究生规划、找实习、秋招”

作为一个起点不高的程序媛，再回首来时路，总结一点小小经验，希望能帮到一些小伙伴。

九点澡堂子·2022-08-22 20:56

初入职场找工作小经验

之前说过，相册里有很多存货，今天找出一篇匿名投稿，是一位毕业两年的小女生找工作的经验，文字里可以看出，年轻的，努力上升的，积极的能量~所以保存了下来一个招财的头像背景：毕业两年，会计专业，做过财务、电商，目前找到第3份工作。薪资从3.8K→4.5K→底薪6K+绩效总结经验：1.修改简历简历不写流水账，先确定好应聘岗位，认真看看招聘信息，明白岗位最需要的是什么，把简历尽量往目标岗位靠拢。2.多多面试

宇宙的心尖宠·2022-08-19 13:38

追女人的过程中，发现女人有这些表现，要果断一点选择放手

文|百里子清专栏《追女人需要注意的那些事儿》，主要分享追女人相关的小知识、小技巧、小经验。帮助大家解决追求女人所遇到的各种问题，让大家追到自己心仪的姑娘。

百里子清·2022-08-11 06:06

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

西瓜书笔记--第二章模型评估与选择

（empiricalerror）：学习器在训练集上的误差4、泛化误差：学习器在新样本上的误差我们希望的是在新样本上表现的很好的学习器，所以目标为使泛化误差尽可能的小，但是我们靠训练集上的数据只能做到减小经验误差

mi1kyy·2022-05-20 17:13

神经网络调参经验总结

我的工作可以参见我的Github，一股浓浓调参风，所以感觉能来说点小经验。另，旷视研究院目前在春招实习生，欢迎大家投递。准备工作大部分情况下，我们的工作应该站在巨人的肩膀上，切忌空中楼阁和徒手造轮子。

香博士·2022-05-20 15:49

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

关于TypeScript开发的6六个实用小技巧分享

开发之前确定实体类型2.请求接口时只需要定义自己需要用到的字段3.使用枚举类型4.DOM元素的类型要正常给5.对象的类型要怎么给6.结构赋值时类型怎么给总结本文总结一下使用TypeScript开发应用程序的一点小经验

·2022-05-11 11:19

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