shape[:2] 取彩色图片的长和宽 shape[:3]取彩色图片的长和宽和通道 img.shape[0]:图像的垂直高度 img.shape[1]:图像的水平宽度 img.shape[2]:图像的通道数 矩阵中,[0]代表水平,[1]代表高度. #示例代码 from skimage import io,data img = data.chelsea() io.imshow(img) io.imshow(img) io.show() print(type(img)) #显示类型 print(i…

最近在做机器学习的时候,对未知对webshell检测,发现代码提示:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1,3) (37660,) 查阅了很多资料都在提示shape不一致,违反了ufunc机制. 但是初学,不是很了解,查阅了大量的资料还是很不了解. 查看官网文档后,有了很好的理解. 6.4. Broadcasting Another powerful feature of Numpy is broad…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

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当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生…

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分…

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM…

机器学习可分为监督学习和无监督学习.有监督学习就是有具体的分类信息,比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类:无监督学习就是不清楚最后的分类情况,也不会给目标值. K-近邻算法属于一种监督学习分类算法,该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 需要进行分类,分类的依据是什么呢,每个物体都有它的特征点,这个就是分类的依据,特征点可以是很多,越多分类就越精确. 机器学习就是从样本中学习分类的方式,那么就需…