其实在我们的生活中有很多技术都是利用到了机器学习,比如说推荐系统、智能图片美化和聊天机器人等,这些技术在机器学习和数据处理算法的帮助下已经被大家广泛使用。在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中的深度学习以及支持向量机和降维算法的相关知识,希望这篇文章能够更好地帮助大家理解机器学习。首先我们说一下深度学习,深度学习是人工神经网络的最新分支,它受益于当代硬件的快速发展。众多研究者            
                
         
            
            
            
            有监督学习分类:根据训练结果判断输入为哪个已知的类别。应用:图像识别、人脸识别回归:预测下一个周期的结果。通过之前的数据训练出模型,然后模型根据当前数据生成未来的预测应用:股票预测、趋势分析预测技术:K邻近、决策树、朴素Bayes、SVM、线性回归、随机森林;CNN优缺点:准确性可控、高,取决于训练数据质量和数量,因此工作量大无监督学习聚类:对数据进行自主分类,生成标签,每个类别有相同的标签。(聚            
                
         
            
            
            
            在这篇博文中,我将分享如何使用Python对表格数据进行分类的过程及相关方法。我们将从背景信息开始,深入到具体的技术实现和交互过程,最后通过多协议对比来阐明不同技术方案之间的区别。
### 协议背景
在过去的几十年里,数据处理和分类技术经历了显著的发展。Python作为一种流行的编程语言,其生态系统内的库如Pandas、NumPy等使得表格数据分类变得更加高效和便捷。下面是Python在数据分            
                
         
            
            
            
            今天我们来学习下数据可视化,其实在前面的章节中,我们也接触到了一些数据可视化的知识,在分析数据集的时候,有效的可视化图表,可以帮助我们更好的了解数据。常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多,比如说文本表格,条形图,饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表,很适合展示两个变量之间的关系。当然也有三维散点图,不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-28 19:27:49
                            
                                89阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            工作中经常会遇到各种各样的数据分类汇总问题,在Excel中我们可以用快捷键、分类汇总菜单、数据透视表、函数、公式甚至VBA都能轻松解决这些问题。快捷键汇总法目标任务:按小组对各种产品的产量进行汇总。实现方法:先按小组对数据表进行排序,将同一小组的数据排在一起,在同类小组下插入空行;然后,按住Ctrl键选定各小计单元格,同时按下“Alt”键和“=”键,就会统计出各类产品的产量。(图1)小提示:⑴不要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-28 09:28:08
                            
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            众所周知,文本分类是NLP领域中十分基础的任务,大部分文本分类模型稍加修改就可以应用到其他任务中。下面介绍几个经典的文本分类模型。          图中被引数来源google学术(2019/5/16)  1. textCNN作为一个经典的神经网络模型,CNN具有极强的特征提取能力,而且运行速度比RNNs要快的多。当CNN在计算机视觉领域取得巨大成功之后,人们自然想到如何将CNN应用到自然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 用 Python 对表格单元格数据分类的完整指南
作为一名经验丰富的开发者,今天我将为你提供一份关于如何使用 Python 对表格数据进行分类的详细指南。我们将逐步完成这个任务,确保你能清晰地理解每一步所需的操作和代码。
## 整体流程图
在开始之前,我们先概述一下整个流程,将其分成几个主要步骤:
| 步骤        | 描述                         |
|            
                
         
            
            
            
            # 如何利用Python对表格数据进行分类汇总
## 引言
在日常工作和生活中,我们经常需要对大量的表格数据进行整理和分析。表格数据的分类汇总是一个常见的需求,它可以帮助我们更好地理解数据、发现规律和做出决策。本文将介绍如何利用Python对表格数据进行分类汇总,并通过一个实际问题来演示具体的操作步骤。
## 实际问题描述
假设我们是一家电商平台的数据分析师,现在我们手上有一份订单数据表格,其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            上篇文章中我们使用libtorch实现了LeNet-5卷积神经网络,并对Minst数据集进行训练与分类。本文我们尝试使用该实现的网络对更加复杂的Cifar-10数据集进行训练、分类。基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现LeNet-5网络地总体结构如下,详细请参考上方地链接。1. Cifar-10数据集介绍Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用卷积神经网络通过 TensorFlow 和 Keras 对手写数字进行分类 | 监督深度学习MNIST 数据集和数字分类当您开始使用不同的神经网络架构学习深度学习时,您会意识到最强大的监督深度学习技术之一是卷积神经网络(简称“CNN”)。CNN 的最终结构实际上与常规神经网络 (RegularNets) 非常相似,其中包含具有权重和偏差的神经元。此外,就像在 RegularNets 中一样,我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python对表格中数据加减的实现方法
## 1. 简介
在数据分析和处理中,常常会遇到对表格中的数据进行加减操作的需求。Python作为一门强大的编程语言,提供了丰富的库和函数来实现对表格数据的操作。本文将介绍使用Python实现对表格中数据加减的流程和具体步骤。
## 2. 流程图
为了更好地理解整个实现过程,我们先来看一下对表格数据加减的流程图。
```mermaid
erDi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、加载相关库import numpy as np
import pandas as pd 二、数据预处理# 读取鸢尾花数据集,header参数来指定标题的行。默认为0。如果没有标题,则使用None。
data = pd.read_csv(r"Iris.csv", header=0)
# 显示前n行记录。默认n的值为5。
# data.head()
# 显示末尾的n行记录。默认n的值为5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-03 19:59:12
                            
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            为了让文章不那么枯燥,我构建了一个精灵图鉴数据集(Pokedex)这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上,使用Keras库训练一个卷积神经网络(CNN)。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN,对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括:Bulbasaur (23            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-22 14:00:24
                            
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            文章目录【后续会持续更新CDA Level I&II备考相关内容,敬请期待】【考试大纲】【考试内容】【备考资料】1、表格结构数据特征(占比2%)1.1、表格结构数据概念1.2、表格结构数据处理工具&数据层级1.3、表格结构数据特征2、表格结构数据获取、引用、查询与计算(占比3%)2.1、表格结构数据的获取方法2.2、表格结构数据使用(引用)方法2.3、表格结构数据查询方法2.4、表            
                
         
            
            
            
            表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用,内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-26 08:17:44
                            
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            # MATLAB对表格数据可视化
## 引言
在数据分析和可视化中,表格数据是最常见的数据形式之一。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具,提供了丰富的函数和工具包来处理和可视化表格数据。本文将介绍如何使用MATLAB对表格数据进行可视化,并给出相应的代码示例。
## 表格数据的导入
首先需要将表格数据导入到MATLAB中。MATLAB提供了`readtable`函数用于读取Exce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-09 05:14:25
                            
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            # 使用JavaScript对表格数据进行求和
在日常开发中,经常会遇到需要对表格数据进行求和的情况。而使用JavaScript可以很方便地实现这个功能。本文将详细介绍如何使用JavaScript对表格数据进行求和,并提供相应的代码示例。
## 1. 创建表格
首先,我们需要创建一个表格来存储需要求和的数据。在HTML中,可以使用``元素来创建表格,并使用``和``元素来定义行和列。以下是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 07:08:45
                            
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            Redis主从复制概念Redis的主从复制概念和MySQL的主从复制大概类似。一台主机master,一台从机slaver。master主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到slaver从机,Master以写为主,Slave以读为主。主要用途读写分离:适用于读多写少的应用,增加多个从机,提高读的速度,提高程序并发数据容灾恢复:从机复制主机的数据,相当于数据备份,如果主机数据丢失,那么可以通过从机存            
                
         
            
            
            
             在工业信息化水平不断提高的时代,各单位需要处理的纸质表格数据量非常大,通过手工将这些数据录入到系统中,费时费力。效率就是企业生命,文通表格识别系统将纸质表格数据电子化,能够帮助您及时、准确得到第一手数据,提高工作效率。   文通表格识别系统  性能特点      一、识别字符类型丰富。系统能识别的字符包括印刷中文(简体)、印刷中文(繁体            
                
         
            
            
            
            评价指标交并比(IoU)判断预测边界框的结果好坏计算两个边界框交集和并集之比。 示例:当id=3时,有两个预测框,绿色的表示GT(标注好的框),如何将其填入表格,如蓝色部分所示,依据IOU来填写OB的值。而confidence阈值会影响TP和其他的值(如下:confidence取不同的值,计算出不同的Precision和recall) 由表画出P-R曲线 所有类别的A