09 2017 档案
摘要：1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Fri Sep 29 11:05:52 2017 4 机器学习之sklearn 5 @author: den 6 """ 7 # 导入数据集 8 from sklearn import datasets 9 # 进行交叉验证 10 from sklearn.cross_validation...
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摘要：作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/19721063/answer/21311275来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Python本身语法优美, 但一旦到了GUI就丑陋得不行.wxPython PyQT都要用
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摘要：1 import tkinter as tk 2 3 window = tk.Tk() 4 window.title("我的窗口") 5 window.geometry('600x400') 6 7 var1 = tk.StringVar() 8 label = tk.Label(window,bg='yellow',width=30,heigh=2,text="empty"...
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摘要：在python3.4中，原来的tkMessageBox变成tkinter.messagebox，使用方式如下：
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摘要：在一般的工程处理中，需要将获取的字符串数据转换为字典，这样处理起来会非常方便。 我获取的是json数据： content = {"corpus_no":"6470277238193690986","err_msg":"success.","err_no":0,"result":["今天天气怎么样，"
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摘要：Pycurl是Python的libcurl接口。liburl是客户端的URL传输库，它支持FTP，FTPS，HTTP，HTTPS，TELNET，LDAP等诸多协议，同时支持HTTP认证，代理，FTP上传，cookies等。 功能： c = pycurl.Curl() #创建一个curl对象 c.se
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摘要：概要 pyaudio有这么几个功能： - 提取特征 - 训练并且使用分类器 - 语音分割功能 - 内容关系可视化 python实现，好处有这么几个 - 适合做计算分析类型操作（编码少，效率不低） - 免费 - 不需要很复杂的搭环境 - 大量的第三方库可以使用 具体功能 特征提取(feature ex
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摘要：我用的是Anaconda中的Spyer编译，在导入包pyaudio时，发现找不到，需要手工导入。可以打开Anacoda promt，查看已经安装的包名用：pip list Spyer中的所有包在这里安装：pip install XXX
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摘要：应导师要求，给新来的师弟师妹讲讲机器学习的一些东西，方便有个大概的结构，本人不才，略写点自己的看法和总结，有错误之处请多多指教。 回顾比赛 最近半年参加的比赛成绩： 比赛感悟，有了成长，更有了坚定的目标，比赛中深刻发现自己学习方面的缺陷，封赛专心学习，重打基础，做更靠谱的方案。 基本过程 具体问题需
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摘要：更多技术干活请关注：阿里云云栖社区 - 汇聚阿里技术精粹 作者：Team Machine Learning，这是一个机器学习爱好者团队，他们热衷于建立一个有希望在数据科学/机器学习方面建立事业的有抱负的年轻毕业生和专业人士的环境。 介绍 机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当
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摘要：Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。【课程内容】 机器学习算法、工具与流程概述 经济金融领域的应用 排序与CTR预估 自然语言处理类问题
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摘要：zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组.
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摘要：函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 功能：这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵 实例： 输出： [[ 0.2 0.1 0.89999998]][ 1.365
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摘要：对于理论，简单的去看一下百度上的说明，这里直接上实例，帮助理解。 输出： [[ 0.2 0.1 0.89999998]][[ 0.25519383 0.23090893 0.51389724]]
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摘要：函数：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None) 说明：此函数是计算logits经过sigmod函数后的交叉熵值（即互熵损失），能帮助你更好的进行分类操作。对于一个不相互独立的离散分类任务，这个函数作用是去度
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摘要：用于一个回归任务或者正则问题 输出： [[ 0.99520844 0.57105571 0.4224354 ] [ 0.77398151 0.40279421 0.6592328 ]]1.34544
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摘要：1 # 读取数据的函数 2 def readData(filename): 3 with open(filename, 'r') as f: 4 data = f.read().lower() 5 data = list(data.split()) 6 return data 7 words = readData('deng.txt') 8 print (...
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摘要：经常会用到的文件读取，首先要检测文件的状态
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摘要：池化操作是利用一个矩阵窗口在输入张量上进行扫描，并且每个窗口中的值通过取最大、取平均或其它的一些操作来减少元素个数。池化窗口由ksize来指定，根据strides的长度来决定移动步长。如果strides都是1，每个矩阵窗口都将被使用，如果strides的值都是2，那么每一维度上的窗口每隔1个被使用。
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摘要：卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描，具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描。 权衡因素：在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例： conv2d: 任意的卷积核，能同时在不同的通道上面进行卷积操作。 卷积核的卷积
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摘要：功能：根据提供的函数对指定序列做映射 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 语法：map(function, iterable, ...) 参数：function:函数 iterable:一个或多个可
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摘要：filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。 该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。 语法：filter(function, i
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摘要：from os import walk for i in walk('e:',os.sep, 'python_project'): print (i[1]) 如果不使用这个方法,遍历同样能达到效果.不过使用 os.walk 方便很多了.这个方法返回的是一个三元tupple(dirpath, dirn
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摘要：scipy.io提供有两个函数loadmat和savemat,用来读取和存储mat的数据文件 import scipy.io as sio 还有一些其他常用的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
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摘要：os.path.abspath(path) #返回绝对路径 os.path.basename(path) #返回文件名 os.path.commonprefix(list) #返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径。 os.path.dirname(path) #返回文件路径 os
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摘要：（1）智能语音行业涉及的技术、存在的显著问题及针对这些问题可采取的手段 其中，有两项重要的技术：语音识别、自然语言处理，还有一些细节的技术应用，如说话人识别、语种识别、语音合成、音色转换、语音增强、语音唤醒、声源定向等，这些都是在语音处理方向要使用到的支撑技术。就语音识别来说，目前存在的显著问题就是
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摘要：1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Sep 6 22:21:09 2017 4 5 @author: Administrator 6 """ 7 import nltk 8 from nltk.book import * 9 # 搜搜单词 10 text1.concordance("monstrous") #...
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