作者 | Leauky，北理工硕士在读，非CS专业的Python爱好者。 朋友圈里@微信官方要求戴圣诞帽的活动曾经火爆一时，有些会玩的小伙伴都悄咪咪地用美图秀秀一类的 app 给自己头像 p 一顶，然后可高兴地表示“哎呀好神奇hhhh”，呆萌的小伙伴当然就一直等啊等... ...作为一名坚信“用技术解决需求”的萌新，在一个无聊的周末尝试用python来搞一波事情。 主要思路&n
# Python 盖帽法：一种简单有效的优化算法
在数据科学和机器学习领域，优化算法是实现模型高效训练和求解的关键。本文将介绍一种简单又有效的优化算法——盖帽法（也称为“帽子”法）。我们将通过代码示例来演示该算法的基本实现，同时讨论其实现流程及应用场景。
## 什么是盖帽法？
盖帽法是一种启发式优化算法，通常用于解决约束优化问题。它通过限制某些参数的取值范围，避免“越界”情况，从而找到解决方
## Python 数据清洗：盖帽法
### 引言
在数据分析和挖掘的过程中，经常会遇到数据中存在异常值或者离群点的情况。这些异常值可能会对后续的分析结果产生影响，因此需要对数据进行清洗。盖帽法（Cap法）是一种常用的数据清洗方法，通过将异常值替换成一个上限或下限的值，来修正数据中的异常情况。本文将介绍盖帽法的原理和具体实现，并通过Python代码示例演示其应用。
### 盖帽法的原理
盖
原创
2023-08-31 12:09:58
609阅读
圣诞将至，虽然咱不过这洋节，但是热闹还是要凑一下的，相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了，今天咱们就自己动手，给头像增加一个圣诞帽。基础知识准备在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的，先行后列。所以，一张宽×高×颜色通道＝480×256×3的图片会保存在一个256×480×3的三维张量中。图像处理时也是按照这种思想进行计算的（其中就包括 OpenCV 下的图像处理），即 高×宽×颜色通道。数字图像
转载
2023-08-17 14:49:05
68阅读
大致步骤：安装 OpenCV（网上搜下教程有很多）；用 OpenCV 提供的级联分类器做人脸检测，定位出图片中的人脸位置；根据找出的人脸，调整圣诞帽的位置和大小，叠加到原图片上；遍历所有人脸，重复执行步骤3，过程中可随机变换帽子的样式；保存图片。
01 用到的工具OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...）dlib用到的语言为Python。02 流程一、素材准备首先我们需要
转载
2023-10-18 20:05:41
61阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨解决“Python 盖帽”问题的全面步骤，这是一种常见的性能瓶颈检测方法。我们将通过详细的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及服务验证来阐述如何高效地解决这个问题。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保目标环境的适配性。下面的思维导图展示了预检过程中需要关注的几个重要方面，包括硬件要求和软件依赖。
```mermaid
mindmap
r
关于python数据处理过程中三个主要的数据清洗说明，分别是缺失值/空格/重复值的数据清洗。这里还是使用pandas来获取excel或者csv的数据源来进行数据处理。若是没有pandas的非标准库需要使用pip的方式安装一下。pip install pandas准备一下需要处理的脏数据，这里选用的是excel数据，也可以选择其他的格式数据，下面是源数据截图。使用pandas的read_excel(
转载
2023-08-30 20:58:42
89阅读
# Python机器学习中的留出法
机器学习是一门广泛应用于各个领域的技术，而在进行模型训练时，如何有效评估模型的性能至关重要。留出法（也称为 Hold-Out Method）是一种常见的模型评估技术，它通过将数据集划分为训练集和测试集来验证模型的效果。本文将详细介绍留出法的原理及其实现方法，并配以代码示例。
## 1. 留出法的基本概念
留出法的基本思路是将可用的数据集分为两部分：训练集和
机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建 模型，最终对未来进行预测；机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使它能够根据 提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性 能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。1.google机器学习教程：https:/
转载
2023-10-10 23:18:25
97阅读
最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法目录一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用s
转载
2023-12-27 19:00:48
37阅读
目录引入一、线性回归 (Linear Regression)二、逻辑回归 (Logistic Regression)三、决策树 (Decision Tree)四、支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)五、K邻近算法（K-Nearest Neighbors，KNN）六、K-均值算法（K-means）七、朴素贝叶斯 (Naive Bayes)八、随机森林 (Rando
转载
2024-01-25 17:02:38
30阅读
# 牛顿法在机器学习中的实现指南
## 引言
牛顿法是一种基于二阶导数的优化算法，常用于找到函数的极值。在机器学习中，牛顿法被用来加速模型参数的优化过程。本文将逐步引导你实现牛顿法，并在每一步中提供注释和必要的代码示例。
## 实施步骤
首先，我们需要概述整个实现过程。以下是实现牛顿法的步骤和对应的具体任务：
| 步骤 | 说明
量子力学与线性代数的前世今生（六）一 . 动量与能量 不知不觉中，我们量子力学的博客入门学习已经进入到第六课的学习中了。客观的讲，还是比较难的，特别是对于我这种高中基础不扎实，大学学的专业和量子力学关系不是很大的单身狗程序员来说，而且在学习对的过程中我们总是不断的引入新的公式和概念，往往半天下来，感觉自己啥也没学到，。但是你懂得，其实一个人在焦躁与难受，想要放弃的时候 学的知识才会更加的刻骨铭
转载
2024-10-07 12:46:15
30阅读
【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SV
一：决定下一步做什么 在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距，一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法。而另一些人可能没有完全理解怎样运用这些算法。因此总是把时间浪费在毫无意义的尝试上。 应该是确保你在设计机器学习的系统时，你能够明白怎样选择一条最合适、最正确的道路。 因此，将介绍一些实用
转载
2020-05-12 17:21:00
544阅读
2评论
# 使用留一法实现机器学习的步骤
在机器学习中，交叉验证是一种用于评估模型性能的技术。留一法（Leave-One-Out Cross Validation，LOOCV）是交叉验证的一种特别形式，适用于小型数据集。在这篇文章中，我们将涵盖如何实现留一法进行机器学习。
## 整体流程
为了更清晰地展示整个过程，以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-09-27 05:09:41
331阅读
文章目录方法一 调用sklearn库方法二 利用random库或numpy库的不重复取样函数一些错误想法分成按一定比例的两部分 不能是期望！就算循环的每一步重新调整概率 也只是减小误差但是 是有补救方法的 方法一 调用sklearn库from sklearn.model_selection import train_test_split
train_X, test_X, train_Y, tes
转载
2024-01-02 11:27:54
58阅读
# 极限学习法（ELM）在机器学习中的应用
极限学习法（Extreme Learning Machine, ELM）是一种用于单隐层前馈神经网络（SLFN）的学习算法，由Huang等人在2006年提出。与传统的学习算法相比，ELM具有更快的学习速度和更好的泛化能力。在本文中，我们将介绍ELM的基本原理、优缺点，并通过Python示例演示如何实现这一算法。
## 1. ELM的基本原理
ELM
原创
2024-08-30 08:31:21
159阅读
懒惰学习法机器学习在当前的技术环境中变得越发重要。我们需要迅速、本质上高效地处理数据与模型的训练。然而，懒惰学习法，如果未能得到妥善管理，可能导致效率低下与资源浪费。为此，我将分享解决懒惰学习法问题的一个系统化过程。
### 背景定位
在过去的几年中，基于懒惰学习法的机器学习技术如支持向量机（SVM）和K近邻算法（KNN）逐渐流行。然而，随着数据量的增加，这些方法的计算成本和响应时间显著增加。
拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。本文希望通过一个直观简单的例子尽力解释拉格朗日乘子法和KKT条件的原理。以包含一个变量一个约束的简单优化问题为例。如图所示，我们的目标函数是$f(x)={x^2} + 4x
转载
2024-01-05 22:48:09
30阅读
