目录转换器（transformer）和估计器（estimator）K-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法模型选择与调优交叉验证（Cross-validation）GridSearchCV API朴素贝叶斯（Naive Bayes） 算法MultinomialNB 和 GaussianNB 区别决策树（Decision Tree）随机森林 转换器（t
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2023-08-21 22:47:27
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:16
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:32
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如前位答者所说，Python中的SciPy库可以用来解决非线性规划问题。我们在这里提供一些实例，讲解如何使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题，引入非线性规划问题的求解算法及相应函数的调用。希望能给大家带来帮助。提纲一维搜索／单变量优化问题无约束多元优化问题非线性最小二乘问题约束优化问题非线性规划问题的目标函数或约束条件是非线性的。这里使用SciPy的optimize模块来求解非
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2024-09-16 19:42:53
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在Python编程中，变参函数是一种极其灵活的功能，让开发者能够处理不定数量的参数。今天，我们将深入“Python变参方程分类”这一主题，探讨其版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等多个方面。
## 版本对比与兼容性分析
在Python 2与Python 3的变参方程表现上，我们需要注意兼容性问题。下面的四象限图展示了各版本下变参数处理的适用场景匹配度。
```me
回顾一下函数的知识，我列出了函数知识的提纲，可以根据提纲回忆复习一下：1.函数传参的方式——关键字传参和按顺序传参2.默认参数3.传参顺序——一般先位置传参再关键字传参4.指定传位置参数——/5.指定传关键字参数——*6.参数打包成元组——在形参前加*7.多参数返回解包操作8.元组打包传参后面的参数必须用关键字参数9.参数打包成字典——在形参前加**10.解包元组，然后传参11.解包字
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2024-09-20 14:58:08
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问题：比如chr()函数，文档中说参数i应该是integer，但是输入0o47055、0x4e2d、0b100111000101101都可以得到字符“中”。还有就是网上写的2进制、8进制、16进制互转，用内置函数的话都是用int()中转成10进制，再用bin()、oct()、hex()这几个内置函数转成相应的进制。但是我发现bin()可以直接输入8进制和16进制数，返回2进制数。这是因为非十进制数
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2024-06-08 13:09:25
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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**基于非监督决策理论分类器设计Python程序**
*简介*
在机器学习领域，分类是一个常见的任务，其中监督学习是最常用的方法之一。然而，监督学习需要大量的标记数据作为训练集，而在现实世界中，很难找到足够的标记数据。因此，非监督学习成为了一个备受关注的研究方向，其中非监督决策理论分类器是一种常见的实现方式。本文将介绍如何使用非监督决策理论分类器设计Python程序，并提供相应的代码示例。
原创
2023-08-14 15:37:26
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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1.引言引用在各种编程语言中都有涉及，如java中值传递和引用传递。python的对象引用也是学习python过程中需要特别关注的一个知识点，特别是对函数参数传递，可能会引起不必要的BUG。本文将对引用做一个梳理，内容涉及如下：-变量和赋值-可变对象和不可变对象-函数参数的引用-浅拷贝和深拷贝-垃圾回收-弱引用2.python引用2.1 变量和赋值任何一个python对象都有标签，类型
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2024-07-24 12:44:27
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# 非监督图像集分类（Unsupervised Image Classification）
图像分类是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像分配到各自的类别中。传统的图像分类方法通常需要大量的标注数据。然而，获取这些标注数据的成本非常高。因此，非监督学习在这一领域变得越来越重要。非监督图像分类旨在利用未标记的数据来揭示数据中的潜在结构。本文将深入探讨非监督图像分类的基本概念、工具和方法，并提供一个
原创
2024-09-20 15:21:18
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1. Introduction本文基于前文说的朴素贝叶斯原理，参考圣地亚哥州立大学的实验编写了一个简单的朴素贝叶斯分类器，并利用测试数据进行了测试。项目地址：2. 分类器编写2.1数据说明采用“adult”数据集，输入文件是adult.data，测试文件是adult.test。数据中一行为一个条目，表示一个人数据集中的变量变量名意义age
年龄
type_employer
职业类型，个体，政府等等
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2024-07-08 10:14:17
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最近在看这本书，觉得里面虫子分类器也值得试试实现，因为这个方法已经包含了神经网络的核心思想。以下是实现的过程。按照《Python神经网络编程》(异步图书出版)第一章虫子分类器训练的过程，模仿书中第二章的3层神经网络的实现过程，来构建一个可运行的虫子分类器。首先，构造出来分类器的框架，包含训练和查询.In [ ]: class BugClassifier:
def __i
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2023-11-06 13:06:11
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# Python Keras 图片分类 非监督
## 简介
图片分类是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像分成不同的类别，从而实现自动化的图像处理。在传统的方法中，通常需要手动提取图像特征并使用分类器进行分类。然而，随着深度学习的发展，使用深度神经网络进行图片分类变得越来越普遍和有效。本文将介绍如何使用Python和Keras库进行图片分类的非监督学习。
## 准备工作
在开始
原创
2023-09-07 08:25:46
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函数分类： 1 不带参函数 2 带参函数 默认带参函数 关键字参数 可变参数 字典参数 3 递归函数 4 匿名函数 1-1 不带参数函数
表示该函数不需要传递参数
def func():
print("hello world!")2-1 默认带参函数
表示该函数自带赋值了的参数，如果不传，则使
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2023-05-26 15:14:42
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文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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【PIE-Engine Studio学习笔记05】图像分类——非监督分类一、图像分类含义图像分类是将图像中每个像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或者其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。 基于光谱特征的遥感影像分类方法主要包括：非监督分类监督分类二、非监督分类含义非监督分类(unsupervised),也称为聚类分析或点群分析。即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程
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2023-11-17 15:32:43
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作者 | 荔枝boy【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？
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2023-12-29 18:39:43
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题目： 线性分类器（line） 【题目描述】 考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为A和B两类。 训练数据包含n个点，其中第i个点（1≤i≤n）可以表示为一个三元组（x,y,type），即该点的横坐标、纵坐标和类别。 在二维平面上，任意一条直线可以表示为 θ₀+θ₁x+θ₂y=0的形式，即由θ₀，θ₁，θ₂三个参数确定该直线，且满足θ₀，θ₁不同时为0。 基于这n个已知类别的
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2023-12-18 22:08:12
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