2018年2月3日
SVM算法总结
摘要： svm算法通俗的理解在二维上，就是找一分割线把两类分开，问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开，但哪条线是最优的呢，这就是我们要考虑的问题； 首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线，把两类分开如下图所示，那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W 和 b 的值；在SVM中最优 阅读全文
posted @ 2018-02-03 09:52 所有的遗憾都是成全 阅读(627) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python核心模块方法
摘要： ********************os模块: os.remove() 删除文件 os.unlink() 删除文件 os.rename() 重命名文件 os.listdir() 列出指定目录下所有文件 os.chdir() 改变当前工作目录 os.getcwd() 获取当前文件路径 os.mkd 阅读全文
posted @ 2018-02-03 09:33 所有的遗憾都是成全 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python的装饰器
摘要： Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎，不管你跨不跨过去它都在那里。 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数。 def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print 阅读全文
posted @ 2018-02-03 09:30 所有的遗憾都是成全 阅读(372) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年1月26日
透视表和交叉表
摘要： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 阅读全文
posted @ 2018-01-26 19:38 所有的遗憾都是成全 阅读(1395) 评论(0) 推荐(0) 编辑
scipy详解
摘要： 登月图片消噪 登月图片消噪 登月图片消噪 登月图片消噪 scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换速度比传统傅里叶变换更快，是对之前算法的改进图片是二维数据，注意使用fftpack的二维转变方法 scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换速度比传统傅里叶变换更快，是对之前算法的改 阅读全文
posted @ 2018-01-26 19:36 所有的遗憾都是成全 阅读(6481) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib实战
摘要： plt.imshow(face_image.mean(axis=2),cmap='gray') 图片灰度处理¶ plt.imshow(face_image.mean(axis=2),cmap='gray') 图片灰度处理¶ plt.imshow(face_image.mean(axis=2),cma 阅读全文
posted @ 2018-01-26 19:29 所有的遗憾都是成全 阅读(1334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年1月18日
matplotlib常用操作2
摘要： 关于matplotlib学习还是强烈建议常去官方http://matplotlib.org/contents.html里查一查各种用法和toturial等。 下面是jupyter notebook代码导出的md文件。 Plotting and Visualization 1 matplotlib A 阅读全文
posted @ 2018-01-18 20:59 所有的遗憾都是成全 阅读(440) 评论(0) 推荐(0) 编辑
matplotlib 常用操作
摘要： 标准的Python中用列表(list)保存一组值，可以当作数组使用。但由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]，就需 要有三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然比较浪费内存和 CPU 计算时间。 使用numpy的arr 阅读全文
posted @ 2018-01-18 20:53 所有的遗憾都是成全 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pandas总结
摘要： ### 一.创建对象 # 1.可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引： # s=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) # print(s) # # 2.通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame 阅读全文
posted @ 2018-01-18 20:48 所有的遗憾都是成全 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年1月17日
朴素贝叶斯算法python实现
摘要： 朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 那么关键就是如何计算第三步中的各个条件概率，我们可以这样计算： 阅读全文
posted @ 2018-01-17 19:02 所有的遗憾都是成全 阅读(3899) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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