训练简单的机器学习分类算法一、人工神经元1.人工神经元定义可以将人工神经元逻辑放在二元分类场景，将两个类分别命名为1（正类）和-1（负类），定义决策函数(φ(z))，接受输入值x及其相应权重w，z为输入值与权重的乘积累加和，z=W1X1+…+WmXm： 如果某个特定样本的净输入值x(i)比定义的阈值θ大，则预测结果为1，否则为-1 为了简化，把阈值θ放到等式左边，权重零定义为w0=-θ，x0=1，
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2024-05-31 12:04:28
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零、前言在上一篇，我们介绍了使用sklearn库快速创建一个用于预测房价的机器学习回归模型，并通过平均绝对误差、均方差和R3分数有效地评估了这个预测模型的效果。在本篇，我们继续介绍借助sklearn库创建用于进行分类预测的机器学习模型。对分类问题进行预测同样属于监督学习的范畴，通过对已知数据的类别的标记，来实现对未知数据的类别的预测和判定。常见的应用领域包括：垃圾邮件识别、垃圾短信识别、图像分类识
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2023-08-11 17:53:30
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# Python垃圾分类源代码实现指南
## 介绍
垃圾分类是一项重要的环保工作，通过使用Python语言，我们可以实现一个垃圾分类的源代码。在本篇文章中，我将向你展示如何一步步地实现这个源代码，并解释每一步所需的代码和其作用。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python解释器，并且对Python语言有一定的了解。另外，你还需要一些基本的编程知识和技巧。
## 实现步骤
以下是
原创
2023-07-15 11:16:42
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随着深度学习的发展，递归神经网络(RNN和LSTM)和卷积神经网络(CNN)等神经网络结构已经完成了自然语言处理(NLP)的大部分任务，它在文本分类、语言建模、机器翻译等性能上都有了很大的提高。然而，与计算机视觉（Computer Vision）中的深度学习性能相比，自然语言处理的深度学习模型的性能就差强人意了。 原因之一在于缺少大型带标记的文本数据集。目前，大多数带标记
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2024-09-01 17:46:47
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如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化，提高了搜索特征点的速度，那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的，也是最常用的特征点提取的算法，但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合，SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜
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2024-07-30 19:10:47
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Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征）一．积分图像什么是积分图像积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点（x,y）的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和积分图像的作用积分图像是SURF算法减小计算量的关键，从SIFT到SURF算法的性能提升很大程度归功于积分图
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2023-11-12 15:46:52
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文章目录一、电影类别分类1.准备电影数据1.1numpy创建数据集2，处理分类问题2.1分类代码二、约会网站配对效果判定1. 收集数据2. 准备数据2.1 从文本文件中解析数据2.2 可视化数据2.3 归一化数据2.4 测试算法：验证分类器2.5 使用算法：构建完整可用系统三、手写数字识别1. 收集数据2. 准备数据：将图像转换为测试向量3. 分析数据总结 一、电影类别分类 k-近邻算法是一种
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2023-10-12 23:24:30
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KNN算法KNN算法类型:knn(k-Nearest Neighbors),K最近邻算法.属于有监督学习的分类和回归算法.KNN算法原理1.计算测试样本与训练集中所有样本之间的相似度(使用距离表征相似度.) 2.按照距离递增排序 3.选择与测试样本中距离最近的k个训练样本. 4.根据选择出的K个样本的标签,进行投票或平均 (投票为分类问题,求平均为回归问题).KNN算法的特点1.计算复杂度高(最初
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2023-06-30 17:34:25
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基于python的垃圾分类程序，提供数据集（pytorch开发）垃圾分类是目前社会的一个热点，分类的任务是计算机视觉任务中的基础任务，相对来说比较简单，只要找到合适的数据集，垃圾分类的模型构建并不难，这里我找到一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。为了方便大家使用，我已经提前将数据集进行了处
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2023-08-11 18:35:30
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2023-09-30 09:32:16
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0. 背景之前写过一个 keras 进行图像分类的教程，同时也便于自己使用，进行了开源。经过一段时间的学习，虽然已不再使用 keras 和 tensorflow 作为深度学习框架进行项目开发，但是 keras 的简洁性还是值得新手选择使用的。这里完善一下教程和代码。建议：框架只是工具而已，还是多学理论和论文的好个人博客：超杰要求：keras==2.2.0 tensorflow==1.8.0 (尽量
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2024-08-21 10:52:59
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遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。图像分类可包括基于像素分类和基于对象分类。基于像素
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2023-11-02 11:28:05
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# 查看Python算法库中的算法源代码项目方案
## 项目背景
在数据科学和机器学习的领域，Python算法库如`scikit-learn`、`numpy`和`pandas`等，功能强大且广泛应用，但了解它们底层实现的细节通常被忽略。因此，设计一个方案以便查看这些算法库中算法的源代码将对学习和研究有很大帮助。
## 项目目标
1. 教会用户如何获取Python算法库的代码。
2. 设计直
原创
2024-10-23 05:47:05
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KNN（k-nearest neighbor）算法,即K近邻算法。当需要表示一个样本（值）时，就使用与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类，也可以用于回归。KNN算法过程： 1.从训练集中选择离待预测样本最近的k个样本 2.根据这k个样本计算待预测样本的值（属于哪个类别或者一个具体的数值）数据集准备：import numpy as np
import pandas as pd
#数据
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2024-03-19 21:36:52
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目录一、排序1. 冒泡排序2. 插入排序3. 希尔排序4. 选择排序5. 快速排序6. 堆排序7. 归并排序8. 计数、基数、桶排序（暂略）二、递归/搜索1. 递归练习A+B1.1 一个整数，大于0，不用循环和本地变量，按照n，2n，4n，8n的顺序递增，当值大于5000时，把值按照指定顺序输出来。例：n=1237 则输出为： 1237， 2474， 4948， 9896， 9896，
本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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1.作业题目 原生python实现knn分类算法，用鸢尾花数据集 2.算法设计 KNN算法设计思路： 算法涉及3个主要因素：训练数据集距离或相似度的计算衡量k的大小 对于确定未知类别： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离（距离的计算一般使用欧氏距离或曼哈顿距离） 2.按照距离依次排序 3.选取与当前点距离最小的K个点 4.确定前K个点所在类别的出现概率 5.返回前K个点出现频率最高的类别作
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2023-08-14 15:17:39
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Python基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理 完整代码下载地址：Python基于树莓派的垃圾分类识别代码材料清单树莓派 1个pca9685 16路舵机驱动板 1个7寸可触摸显示屏一个MG996R 舵机4个垃圾桶4个usb免驱动摄像头1个树莓派GPIO扩展板转接线柱1个硅胶航模导线若干环境需求1.开发环境神经网络搭建—python 依赖 tens
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2023-11-17 20:49:34
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概述：本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。一. 数据准备深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。 图
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2023-08-31 14:10:34
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文本处理简介文本处理直接应用于自然语言处理，也称为NLP。 NLP旨在处理人类在彼此交流时所说或写的语言。 这不同于计算机和人之间的通信，其中通信是由人写的计算机程序或人的某些姿势，例如在某个位置点击鼠标。 NLP试图理解人类所说的自然语言并对其进行分类，并在必要时对其进行分析。 Python拥有丰富的库，可满足NLP的需求。自然语言工具包(NLTK)是一套这样的库，它提供了NLP所需的功能。下面
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2023-09-17 15:36:56
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