wave数据集的回归曲线 import matplotlib.pyplot as pltimport mglearnfrom scipy import sparseimport numpy as npimport matplotlib as mtimport pandas as pdfrom IPython.display import displayfrom sklearn.datasets import load_irisimport sklearn as skfrom sklearn.mo…

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 13 10:40:22 2018 @author: zhen """ import mglearn from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyp…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

关键词 分类(Classification) 回归(Regression) 泛化(Generalize) 过拟合(Overfitting) 欠拟合(Underfitting) 2.1 分类与回归 监督机器学习问题分为两类:分类(Classification)与回归(Regression) 分类:目的是预测类别标签,这些标签来自预定义的可选列表.分类问题一般分为二分类(Binary Classification)和多分类(Multiclass classfication). 在二分类问题中,将其中…

  目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross…

目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross L…

RIFF file format RIFF全称为资源互换文件格式(Resources Interchange File Format),是Windows下大部分多媒体文件遵循的一种文件结构.RIFF文件所包含的数据类型由该文件的扩展名来标识,能以RIFF格式存储的数据有: 音频视频交错格式数据 .AVI 波形格式数据 .WAV 位图数据格式 .RDI MIDI格式数据 .RMI 调色板格式 .PAL 多媒体电影 .RMN 动画光标 .ANI 其他的RIFF文件 .BND CHUNK chunk是…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对…