从今天起开始写自然语言处理的实践用法，今天学了文本分类，并没用什么创新的东西，只是把学到的知识点复习一下性别识别（根据给定的名字确定性别） 第一步是创建一个特征提取函数（feature extractor）：该函数建立了一个字典，包含给定姓名的有关特征信息。>>> def gender_features(word):
... return {'last_letter
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2015-08-23 21:18:00
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在写这篇文章时,楼主是一个刚刚考上研的学生,以前从没接触过机器学习,由于老师要求,开始接触cnn人脸性别识别（也是这个时候开始接触CSDN的）,现记录下我学习中的坑以及一点经验。 我的老师信奉任务学习法，所以我是没有任何python、tensorflow和cnn的基础的情况下接触的这个任务。我的第一个代码是著名的MNIST手写字识别。当然，这其
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2024-04-17 17:58:48
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本模型可以检测7种表情，分别是：生气、厌恶、害怕、开心、难过、惊奇、中立另外还可以检测性别一、环境建议安装 Anconda系统环境建议：windows、ubuntu环境建议：python 3.6tensorflow-gpu 1.13keras-gpu 2.24所需包建议（版本影响不大）：statistics
pandas== 0.19.1
numpy== 1.12.1
h5py== 2 .7.0
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2023-11-16 22:33:11
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文章目录十四、贝叶斯判别法1.贝叶斯判别的定义2.贝叶斯判别的解3.广义马氏距离回顾总结 十四、贝叶斯判别法1.贝叶斯判别的定义贝叶斯判别的定义，是找到一个错判平均损失最小的判别准则，这句话虽然简单，但还有一些概念需要解析，接下来我们假设有个总体。首先，错判损失指的是将属于某类的实体错判为其他类，在实际生活中会导致的损失。比如考虑今天会不会下雨的判别，这决定了你出门是否带雨伞，如果今天实际上出太
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2023-12-16 01:25:09
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机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现 一、算法描述Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起，不同类的样本相隔尽可能
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2023-07-11 16:37:42
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文章目录线性判别函数基本概念Fisher线性判别分析基本思想最优方向推导过程转换为判别函数完整代码 线性判别函数基本概念我们主要讨论在两类情况下判别函数为线性的情况，这里给出一般情况：+ 式子中为d维样本向量，为权向量，如下：为一个常数，称为阈值权 令 设为一个待分类样本，我们可以通过比较与0的大小来区分此样本属于哪一类Fisher线性判别分析基本思想Fisher线性判别分析的基本思想是把所有样
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2024-01-30 00:10:02
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理论，编程步骤和优缺点1.理论 判别分析是用于判别个体所属群体的一种统计方法，判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则。然后，当遇到新的样本点时，只要根据总结出来的判别公式和判别准则，就能判别该样本点所属的类别。判别分析是一种应用性很强的统计数据分析方法。Fisher判别 （1）借助方差分析的思想构造一个线性判别函数： （
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2023-06-14 20:27:24
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# Python 性别处理的实现教程
在Python中处理性别信息通常涉及到输入、存储和基本的性别逻辑判断。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现一个简单的性别判断程序。首先，我们将按步骤总结整个流程，随后我将为每一步提供详细的代码示例，并附上注释。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
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在本文中，我将使用 Python 编程语言带您完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务。年龄和性别检测是计算机视觉的任务，因此我将使用Python 中的 OpenCV 库。在开始使用 Python 进行年龄和性别检测的任务之前，我将首先带您了解这个概念的含义以及如何处理年龄和性别检测的问题。理解这个概念很重要，这样以后你就可以轻松地使用 Python 和任何编程语言来执行年龄和性别检测的任务。年龄
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2023-12-20 19:05:04
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Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）其思想是:投影，使多维问题转化为低维问题来进行处理。选择一个适当的投影轴，使所用的样本点都投影到这个轴上得到投影值，使得同一类样本所形成的投影值的距离尽量的小，而不同类之间的投影值距离尽可能大。 通俗解释： ref: 又称线性判别，要计算一个向量乘法和减法，然后比较最小值就能解决判别问题， 下面用例子讲比较好
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2023-11-16 14:25:10
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这是我在上模式识别课程时的内容，也有参考这里。线性判别函数的基本概念判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量，又称样本向量， 称为权向量， 分别表示为 是个常数，称为阈值权。设样本d维特征空间中描述，则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 (3-1) 其中 而ω0是一个常数，称为阈值权。相应的决策规则可表示成， g(X)＝0就是相应的决策面方程，在线性判别
# Python 判别 Bytes 的完整教程
在数据处理中，理解和操作字节（bytes）是很重要的。Python 提供了一种高效的方式来处理字节数据，此文将带领你一步步实现字节判别的方法。我们将通过以下步骤来完成这一任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解字节（bytes）的概念 |
| 2 | 创建字节数据 |
| 3 | 判别数据
原创
2024-10-25 03:46:35
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一、操作系统现代的计算机系统主要是由一个或者多个处理器，主存，硬盘，键盘，鼠标，显示器，打印机，网络接口及其他输入输出设备组成。 一般而言，现代计算机系统是一个复杂的系统。 其一：如果每位应用程序员都必须掌握该系统所有的细节，那就不可能再编写代码了（严重影响了程序员的开发效率：全部掌握这些细节可能需要一万年....） 其二：并且管理这些部件并加以优化使用，是一件极富挑战性的工作，于是，计算安
实际意义判别分析于聚类分析的功能差不多，区别在于，聚类分析之前，没有人知道具体的是怎么分的类，分了哪几大类。而判别分析是已经把类别给分好，要做的是把没有分好类的数据观测，按照之前分好的类再进行分类。这里不同于生活中常见的分类先有具体的分类逻辑（这里叫做判别函数）。所以判别分的难点在于先由分好类的数据观测找到一个或者多个判别函数，然后对未进行分类的观测按照该判别公式进行分类。进行判别分析需要满足的条
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2024-01-07 20:42:25
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python代码实现Fisher判别推导 目录python代码实现Fisher判别推导一、Fisher判别法1、Fisher判别法基本定义二、Fisher判别法求解步骤1、计算各类样本均值向量2、计算样本类内离散度矩阵
S
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2023-11-07 08:56:36
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字典定义字典是Python的“键-值”对类型，键是唯一的，不可变类型都可作为字典的键。定义一个空字典d={}第一个字典d={'姓名':'小明','年龄':19,"性别":'男'}添加值定义一个空字典d={}添加姓名d['姓名']='小明'添加年龄d['年龄']=19添加性别d['性别']='男'查看d{'姓名': '小明', '年龄': 19, '性别': '男'}获取值定义一个字典d={'姓名'
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2023-11-10 20:08:45
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昨天在写UML类图的时候看到了这样一段代码#问女性的姓名、工作是没有问题的，但是问女性的年龄、体重是不礼貌的，所以我们把女性年龄定义为私有属性
#定义显示女性的姓名、工作为公有方法，显示女性年龄、体重为私有方法
#类的定义部分
class Woman():
name = "Juckes" #类的公有属性
job = "Teacher"
__ages = 30
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2023-11-02 09:02:39
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之前简要地介绍了一下线性判别函数的的基本性质，接下来我们进行更加详细的讨论。文中大部分公式和图表来自 MLPP 和 PRML我们将样本的分布用多元正态分布来近似，为了更加了解这个表达式的含义，我们对协方差矩阵做特征值分解，即Σ = UΛUT 然后将协方差矩阵的逆用同样方法分解，即 代入多元正态分布的模型中，能够得到 &
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2023-12-03 12:58:37
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1.打印操作print('2222')2。接收用户输入name=input('name')3.if else判断name='qiao'
name2='师弟'
username=input('输入名字')
if username==name:
print('hello'+name)
elif username==name2:
print('hello'+name2)
else:
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2023-10-26 17:04:14
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初识Python的字典类Python的字典其实是一张二维对照表下面举例说明：键名Key姓名性别身高体重职业爱好……键值value张三男18074经理书法上图表的第一排，即是字典的KEY部分，KEY是寻找一个键值的关键索引名称，在同一个字典中，同个名称的key只能有一个。Key的的命名，只能是：数字、字符串、元组Key的名称一旦定义就不能更改。键值value是对应于key的一个内容，可以是任意pyt
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2023-08-10 22:32:22
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