首先要使自己每一秒钟都充满自信，即使有时真的很气馁也要逼自己装出自信的样子，这是很有效的，其科学性是经过科学家证实的（其实，对于聪明的你来说，自己是最好骗的^-^） 建议每天起床都对自己大喊：“Today is my beautiful day！我充满自信，我是最棒的！”（要是真的不好意思在屋里大喊，也要在心中对自己大喊，贵在坚持啊）。 另外还要以“低姿态，高标准”来要求自己，生活中不要把自己看得太高，不管别人把不把你看作是高...
今天花了些时间给大家整理了一份Python学习资料 鹅厂大佬力荐，28天Python自学视频，如果你想学习Python，这份资料对你就是一份靠谱的教材！ 全部资料都是无偿分享，希望能帮助到对编程感兴趣的朋友们，学习很苦但只要用心坚持，相信以后你一定会感谢现在拼尽全力的自己！！！ 领取方式看最后一张图，关注后回复关键词即可自动获取，需要什么资料的话，也可以在下方评论区留言，我会尽快回复你的！！ 感谢每一位热爱学习的小伙伴，...
什么是并查集？ 这里借用百度百科的一句话：并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（disjoint sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。假设现在有一个武林大会，包含了少林、峨嵋、武当等门派，通过并查集就可以将每个人归类到自己的门派中。 代码实现 class UnionFind:def __init__(self):self.co = 0 # 用于记录群的个数self.parent = [] # 索引是每个节点本身，值是每个节点的父节点self.size = []...
第4章-24 打印九九口诀表 n = int(input()) for i in range(1, n + 1):for j in range(1, i + 1):print('{:d}*{:d}={:<4d}'.format(j, i, i * j), end='')print('')
??这篇博文主要讲述主成分分析的原理并用该方法来实现MNIST数据集的降维。 一、引言 ??主成分分析是一种降维和主成分解释的方法。举一个比较容易理解的例子，如果将三维世界的可乐罐子踩一脚变成二维的，踩的过程就是降维。可以有很多种方法，比如将可乐罐子立起来从上向下踩，或者是将罐子平躺后再踩，甚至我们可以斜着踩或是选择不同的角度。那么如何踩这个可乐罐子可以保存更多的信息呢？显然不是竖着踩，而是平躺着踩下去才会保...
1. 数据不平衡是什么 所谓的数据不平衡就是指各个类别在数据集中的数量分布不均衡；在现实任务中不平衡数据十分的常见。如 信用卡欺诈数据：99%都是正常的数据， 1%是欺诈数据 贷款逾期数据 一般是由于数据产生的原因导致出的不平衡数据，类别少的样本通常是发生的频率低，需要很长的周期进行采集。 在机器学习任务（如分类问题)中，不平衡数据会导致训练的模型预测的结果偏向于样本数量多的类别，这个时候除了要选择合适的评估指...
在做机器学习结课大作业，需要对不多的数据集进行扩充和数据增强工作。文章目录 图像处理特征增强遍历文件夹下的不同类别的图片完整代码图像处理特征增强 本来还想做一个亮度的改变，但是感觉效果不好，故只采用了核函数实现了图像物体边缘的锐化，从而实现对目标物体边缘、色彩信息的增强。 def img_process(img, img_class, img_num, class_dir_path):#1.图像锐化kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.f...
##KNN使用场景 电影可以按照题材分类，那么如何区分 动作片 和 爱情片 呢？ 动作片：打斗次数更多 爱情片：亲吻次数更多 基于电影中的亲吻、打斗出现的次数，使用 k-近邻算法构造程序，就可以自动划分电影的题材类型。本期推送整理了初学者可能会用到的Python资料,含有书籍/视频/在线文档和编辑器/源 代码,关于Ｐｙｔｈｏｎ的安装qun：850973621现在根据上面我们得到的样本集中所有电影与未知电影的距离，按照距离递增排序，可以找...
总共是下面几个文件： 注意，最后一个是json文件，里面是电影影评数据集MR的划分出来的训练集生成的词典。是个字典文件，也可以自己再弄一个。在训练集上训练了10个epoch，结果大概是上图这个样子 1、创建model_para.py文件，里面是模型的超参数。 import argparseclass Hpara():parser = argparse.ArgumentParser() ############# insert paras #############parser.add_argument('--batch_size',default = 16, type = int)...
python脚本实现将某一路径下的UCMD分类数据集格式转换（tif–>jpeg/其他） from PIL import Image import osdef transimg(path):#path:imgdataset_dirfor filename in os.listdir(path):img_path = path + '/' + filenamestr = img_path.rsplit(".", 1)output_img_path = str[0] + ".jpeg"print(output_img_path)im = Image.open(img_path)rgb_im = im.convert('RGB')rgb_im.save(output_img_path)#yi qu zhiqian deos.remove(img_...
Python取两个集合的并集union()函数。 取并集。 程序实例1： 两个集合并集，并去重元素。 set1 = {1,2,3,40,50,60} set2 = {40,50,60,7,8,9} set_new = set1.union(set2) print(set1) print(set2) print(set_new)
将w的每一行想成一个样本，则第一行是最重要的样本。。第二行次重要。。（Wk特征engen face) CODE 我们使用lfw_people数据集 #人脸识别与特征脸 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_lfw_people这个数据集很大有200多m直接用fetch命令下载却失败了，手动下载数据 链接：https://pan.baidu.com/s/11ebeCTH7E24XAgYVL7y_-A 提取码：3gut 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操...
时值蚂蚁上市之际，马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个，在全球数字经济时代，有且只有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！ 我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！ 数据信用判断依靠的就是金...
一.两个list差集 如有下面两个数组： a = [1,2,3] b = [2,3] 想要的结果是[1] 下面记录一下三种实现方式： 1. 正常的方式 ret = [] for i in a: if i not in b: ret.append(i)2.简化版 ret = [ i for i in a if i not in b ] 3.高级版 ret = list(set(a) ^ set(b)) 4.最终版 print (list(set(b).difference(set(a)))) # b中有而a中没有的 二.两个list并集 print (list(set(a).union(set(b)))) 三.两个list交集 print (list(set...
数据集加载，本来想使用sklearn中的 fetch_openml函数直接从网站下载数据集，然而现在这条命令不行（似乎是网站问题），因此，尝试用使用本地加载首先在 链接：https://pan.baidu.com/s/163MTS_89EKpJZsO6da5J3w 提取码：it3v 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦下载MNIST文件，里面一共有7w个手写数字样本数据，每个数据有28*28=784维。 import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml#使用此命令...