源代码详解：#-*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
# 测试代码 约会数据分类 import KNN KNN.datingClassTest1() 标签为字符串 KNN.datingClassTest2() 标签为整形
# 测试代码 手写字体分类 import KNN KNN.handwritingClassTest()
from nump
之前在学习深度学习图片分类任务的时候，跟着老师的讲解实现了一个Cifair-10的图像分类任务。数据集地址：网盘地址需要解码。 数据有50000张训练图片和10000张测试图片。 下载好数据后，在文件夹下新建两个文件夹一个为Train，一个为Test，用来保存解码后的图片。如图： 解码后的训练集：文件的解码方式官方已经给出：def unpickle(file):
with open(fil
# Python对标题进行分类
在文本处理和自然语言处理中，对文本进行分类是一项重要的任务。分类可以帮助我们理解文本的内容，并根据需要进行进一步的处理。本文将介绍如何使用Python对标题进行分类的方法。
## 准备数据
首先，我们需要准备一个包含多个标题的数据集。这些标题可以是从新闻网站、论坛或其他来源收集的。对于这个示例，我们将使用一个包含10个标题的数据集。
```python
ti
原创
2023-08-15 15:10:32
230阅读
图像内容分类（一）K邻近分类法 (KNN)1.1 一个简单的二维示例1.2 稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机 （一）K邻近分类法 (KNN)把待分类文本表示成文本向量，与训练样本组成的样本空间中的向量计算相似度，得到k篇与该文本距离最近（最相似）的文本，根据这k篇文本所属的类别判定新文本所属的类别，在新文本的k个邻居中依次计算每类的权重，将文本
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2023-08-11 19:53:37
1649阅读
目录完成步骤或思路：①拆分图片的标签：②图片类别的个数：③图片具体类别（list存储）：④读取图片类别数目创建对应类别序号文件夹：⑤将图片复制并分类到目标文件夹：⑥将图片转为RGB（可选项）：代码一、上述拆分步骤的完整代码二、 精简版(25行超浓缩) 以下是单个文件夹里的所有图片，我们的目的是把这些图片按照“-”前的数字序号进行分类，存到新的文件夹里。 “-”前面的数字为类别，后面是对应序号。所
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2023-07-11 21:29:46
212阅读
以下内容参考CS231n。上一篇关于分类器的文章，使用的是KNN分类器，KNN分类有两个主要的缺点：空间上，需要存储所有的训练数据用于比较。时间上，每次分类操作，需要和所有训练数据比较。本文开始线性分类器的学习。和KNN相比，线性分类器才算得上真正具有实用价值的分类器，也是后面神经网络和卷积神经网络的基础。 线性分类器中包括几个非常重要的部分：权重矩阵W，偏差向量b评分函数损失函数
正则
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2023-06-29 15:10:07
82阅读
作者：小刚一位苦于信息安全的萌新小白帽，记得关注给个赞，谢谢办公效率提升小技巧p
原创
2021-11-26 11:21:45
1034阅读
# Python对共现矩阵进行分类
## 介绍
在自然语言处理中，共现矩阵是一种常见的数据结构，用于表示文本中不同词汇之间的共现关系。对共现矩阵进行分类可以帮助我们理解不同词汇之间的关联性，并且在文本分类、情感分析等任务中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python对共现矩阵进行分类。
## 流程概览
下面是对整个流程的概览，我们将按照以下步骤进行操作：
步骤 | 描述
------|
原创
2023-09-08 04:24:07
150阅读
我为我的一个班级写了一个图像识别代码。 我正在对“好”和“坏”的心脏超声图像进行分类。 我遇到的问题是分类器总是预测图像是“好的”。 我目前没有太多图像需要排序，所以准确度只有50％左右，但我不确定为什么机器总是认为图像好。 我提供了以下代码：#required imports #using sequential from tensorflow from...因为之后的项目要用到影像聚类，之前一直
代码实验步骤1、首先下载数据集，存放于电脑E盘，图片路径path，e:\flowers； 2、读取数据。将图片存放在data中，标签存放在label中#读取图片
def read_img(path):
#os.listdir(path)表示在path路径下的所有文件和和文件夹列表
#用cate记录五种花的文件路径
cate=[path+x for x in os.listd
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
int main()
{
int choice;
char c;
printf("\t\t\t***排序控制模块***\n\n");
printf("\t\t\t1.插入排序\n\n");
printf
原创
2010-10-06 18:44:12
537阅读
# LDA对MNIST分类
## 引言
LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种常用的线性分类算法。该算法的目标是在降低数据维度的同时，最大化类间的距离，最小化类内的距离，从而实现更好的分类效果。本文将介绍如何使用LDA算法对MNIST手写数字数据集进行分类。
## 数据集介绍
MNIST是一个经典的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测
原创
2023-07-24 11:43:02
66阅读
图像分类是一种机器学习任务，涉及识别图型来对这些图像进行分类。
原创
2023-08-13 10:05:24
116阅读
在之前开发的很多Web API项目中，为了方便以及快速开发，往往把整个Web API的控制器放在基目录的Controllers目录中，但随着业务越来越复杂，这样Controllers目录中的文件就增加很快，难以管理，而且如果有不同业务模块有重复的控制器名的话，还需要尽量避免。引入Area的作用就是把控制器按照不同的业务模块进行区分，方便管理，而且控制器名称可以重名。
原创
2021-07-25 20:32:16
110阅读
Outlook不愧为Office家族中的一员，相比国内FoxMail来说功能要强大的多。若再配上Exchange，那确实十分无敌。·
原创
2021-07-22 15:14:11
2347阅读
大家好啊，小z来了~今天分享的这篇文章是python操作excel的干货。干货的潜台词是：看完别忘了结合源数据练练啊！EXCEL是日常办公最常用的软件，然而遇到数据量特别大（超过10W条）或者需要很复杂的公式时就显得没那么方便了（卡卡卡），所以还是那句话，“Life is short, you need Python”，下面就总结一些python替代EXCEL的常用操作，方便大家学习。本例数据集采
文章目录一、数据类型1、整型（1）整型（2）布尔值2、浮点型3、复数4、字符串（1）字符串（2）转义字符（3）格式化字符串（4）占位符（5）输出实例（6）空值(None)二、类型检查三、类型转换1、int()函数2、float()函数3、str()函数4、bool()函数四、对象（object）五、对象的结构1、id（标识）2、type（类型）3、value（值）六、变量和对象七、运算符(
Python-面向对象编程之多态一、基本概念什么是多态？多态：同一事物有多种形态比如动物有多种形态：猫、狗、猪class Animal: # 同一类事物：动物
def talk(self):
print('动物电码，滴滴哒哒')
class Cat(Animal): # 动物的形态之一：猫
def talk(self):
print('喵喵喵
一.图像分类图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片
