[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten…

Python 3 生成手写体数字数据集 Python 3 利用 Dlib 19.7 和 sklearn机器学习模型 实现人脸笑脸检测 Python 3 利用 Dlib 19.7 实现人脸检测和剪切 Python 3 利用机器学习模型 进行手写体数字检测 Python 3 利用 Dlib 19.7 实现人脸68个特征点的标定 Python 3 利用 Dlib 19.7 进行人脸检测 出处: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/category/1148392.html…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (…

一.简介         知识改变命运,程序改变世界.互联网时代潜移默化的改变着我们的生活,伴随技术的进步,我想下一个时代应该属于人工智能和机器学习,属于python.           python能干什么?作为胶水语言python,没有你想不到,只有你做不到的.python能直接与C.C++.Java.Object-c.C#混编,意味着python可以作为一种通用语言,如果你实现一个功能或者软件需要学习N门编程语言,python仅凭一己之力就可以完成. 编程语言2019年排行榜 数据来源:…

一.简介         知识改变命运,程序改变世界.互联网时代潜移默化的改变着我们的生活,伴随技术的进步,我想下一个时代应该属于人工智能和机器学习,属于python.           python能干什么?作为胶水语言python,没有你想不到,只有你做不到的.python能直接与C.C++.Java.Object-c.C#混编,意味着python可以作为一种通用语言,如果你实现一个功能或者软件需要学习N门编程语言,python仅凭一己之力就可以完成. 编程语言2019年排行榜 数据来源:…

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende…

python3验证码机器学习 文档结构为 -- iconset -- ... -- jpg -- captcha.gif -- py -- crack.py 需要的库 pip3 install pillow or easy_install Pillow 必须文件下载地址 python3验证码机器学习 1.读取图片,打印图片的结构直方图 # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # From:https://zhuanlan.zhihu.com/p…

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归…

转自http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[-] 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建…

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy…

台大机器技法跟基石都看完了,但是没有编程一直,现在打算结合周志华的<机器学习>,撸一遍机器学习实战, 原书是python2 的,但是本人感觉python3更好用一些,所以打算用python3 写一遍.python3 与python2 不同的地方会在程序中标出. 代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction k-近邻算法 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高.对K的取值敏感!!! 适用…

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点…

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).…

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试…

机器学习实战这本书是在python2.x的环境下写的,而python3.x中好多函数和2.x中的名称或使用方法都不一样了,因此对原书中的内容需要校正,下面简单的记录一下学习过程中fix的部分 1.print 函数后面需要加括号(程序清单2-4开始出现print函数) 2.raw_input改为input函数,在3.x中python使用input替代了raw_input函数(程序清单2-5) 3.reload(KNN)->import importlib importlib.reload(KNN)…

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机…

Python3入门机器学习经典算法与应用 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学好,下…

Python3入门机器学习 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点:  1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要  2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)  3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦)    所以真要把python学好,…

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章…

机器学习的基本任务 分类任务 回归任务 分类任务 手写输入数字识别 分类任务: 二分类任务 判断邮件是垃圾邮件或者不是垃圾邮件 判断发放给客户信用卡有风险或者没有风险 判断病患良性肿瘤还是恶性肿瘤 判断某只股票是涨还是跌 多分类任务 数字识别 图像识别 判断发放给客户行用卡的风险评级 有很过看似不是分类的任务可以转换为分类任务,例如,利用机器学习玩2048游戏,将玩游戏转换为在当前状态下是进行上移.下移.左移还是右移.又比如利用机器学习玩围棋,自动驾驶等等童谣可以转换成分类任务来. 2048游戏…

机器学习的基础概念 数据 著名的鸢尾花数据 https://en.wikipedia.org/wiki/lris_flower_data_set          lris setossa                                    lris versicolor                                         lris verginica 下面是鸢尾花的数据: 数据整体叫数据集(data set) 每一行数据称为一个样本(sample)…

机器学习算法可以分为: 监督学习 非监督学习 半监督学习 增强学习 监督学习:给机器的训练数据拥有"标记"或者"答案",例如: 我们需要告诉机器左边的画面是一只狗,而右边的照片是一只猫.同理对于MNIST数据集,给机器图像信息后还应该附上标记信息,如图所示: 运用监督学习的场景举例: 图像已经拥有了标定信息 银行已经积累了一定的客户信息和他们信用卡的实用信息 医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况 市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额 ....…

  jupyternotebook 的使用方法¶   最基本的使用¶ In [1]: 1+2 Out[1]: 3   菜单树¶   File¶ |------> New Notebook ----> Python3 新建一个 Notebook |----> Open 打开一个 Notebook |----> Make a Copy... 拷贝一个 Notebook |----> Rename 重命名 |----> Save and Checkpoint 保存 |----…

安装sklearn需要的库请全部在万能仓库下载: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 安装方法请看: python安装w…

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转…

代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction 决策树 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示:检测数据集中的每个子项是否属于同一分类:if so return 类标签; Else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点 for 每个划分的子集 调用函…

安装Python3.7.1 此处不再赘述安装过程,作为记录 安装Anaconda3.5.3 Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可 具体安装步骤参考…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

numpy 的使用 numpy.array基础 import numpy numpy.__version__ #查询当前numpy的版本 '1.14.0' import numpy as np np.__version__ '1.14.0' Python List 特点 L = [i for i in range(10)] L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] L[5] 5 L[5] = 20 L [0, 1, 2, 3, 4, 20, 6, 7, 8, 9] L[5…