import pandas as pdCSV_PATH = 'magic.csv'df = pd.read_csv(CSV_PATH)print(df.columns)print(df.T)
均值漂移
k-means算法是最流行的聚类算法之一。这个算法常常利用数据的不同属性将输入数据划分。分组是使用最优化的技
用输入数据的10倍设置网格。其中虚线就是拟合后的模型。
评价kmean在集群的最佳数量， 我们迭代一系列的值， 找出其中的峰值的 性能。度量聚类算法的一个好方法是观察集群被分离的离散程度。
knn通过计算电影相关度，计算用户1和用户2的评分。# 提取用户1和用户2的评论过的电影。# 如果没有评分，得分为0。# 计算欧式距离分数。
计算所有相同评分电影的评分的平方和。# 提取两个用户都评分过的电影。# 计算相同评分的平方值和。# 都没有评分则是 0。# 计算数据集乘积之和。# 计算皮尔逊相关度。
通过前面几天的knn相关知识，来计算电影推荐。# 根据皮尔逊进行排序。# 生成电影评分列表。# 为给定用户生成电影推荐。# 打印推荐电影列表。
通过前面两篇，所以对某一个人A推荐电影，就是找到这个人最类似的人B已经看过的电影，然后将电影推荐A。# 直接加载得分数据。
索贝尔边缘检测-水平。# 索贝尔边缘检测-垂直。# canny边缘检测。拉普拉斯和canny。# 拉普拉斯边缘检测。
Harris 角点检测。
U 和 V 表示色度（Chrominance、缩写Chroma），即为色调和饱和度。# y通道 - Y 表示亮度（Luminance、缩写Luma），即为灰度值。
定义深度神经网络 每个隐藏层有10个神经元。红色是实际数据，绿色是预测的点。# 设置训练算法为梯度下降。
import sysimport cv2# 加载数据# 提取关键点# 画出特征点# 展示。
在多个尺度上进行测试。# 创建2层的神经网络。# 训练递归神经网络。# 使用网格画出输出结果。
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