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基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别
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基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别
首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im…
基于贝叶斯网(Bayes Netword)图模型的应用实践初探
1. 贝叶斯网理论部分 笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用. 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类.对于每个类值,它们都是估计某个实例属于这个类的概率. 实际上,大多数其他机器学习分类器都可以转化为产生这类信息的模型,例如: 通过计算叶子节点上每类的相对频率,就能从决策树中得到概率 通过检验某条规则所覆盖的实例,就能从…
复杂领域的Cynefin模型和Stacey模型
最近好奇“复杂系统”,收集了点资料,本文关于Cynefin模型和Stacey模型.图文转自互联网后稍做修改. Cynefin模型提供一个从因果关系复杂情度来分析当前情况而作决定的框架,提出有五个领域: 当因果关系显然而见时,是简单的情况(simple),处理手法为"感受-归类-反应" (Sense-Categorise-Respond) 当需要专家作出分析的情况(complicated),处理手法为"感受-分析-反应" (Sense-Analyze-Respond)…
Knowledge Tracing -- 基于贝叶斯的学生知识点追踪(BKT)
目前,教育领域通过引入人工智能的技术,使得在线的教学系统成为了智能教学系统(ITS),ITS不同与以往的MOOC形式的课程.ITS能够个性化的为学生制定有效的 学习路径,通过根据学生的答题情况追踪学生当前的一个知识点掌握状况,从而可以做到因材施教. 在智能教学系统中,当前有使用以下三种模型对学生的知识点掌握状况进行一个追踪判断: IRT(Item response theory) 项目反应理论 BKT(Bayesin knowledge tracing) 基于贝叶斯网络的学生知…
三分钟掌控Actor模型和CSP模型
回顾一下前文<三分钟掌握共享内存模型和 Actor模型> Actor vs CSP模型 传统多线程的的共享内存(ShareMemory)模型使用lock,condition等同步原语来强行规定进程的执行顺序. Actor模型,是基于消息传递的并发模型,强调的是Actor这个工作实体,每个Actor自行决定消息传递的方向(要传递的ActorB),通过消息传递形成流水线. 本文现在要记录的是另一种基于消息传递的并发模型: CSP(communicating sequential process顺序…
文本信息检索——布尔模型和TF-IDF模型
文本信息检索--布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 如要检索"布尔检索"或"概率检索"但不包括"向量检索"方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0)(1,0,1,0)(1,1,1,0),那么文档Dj的向量如果与这中间一个相等,那么即可认为他们之间存在相似关系,而这种相互关系也是布尔值,即sim(Q,Dj)只能为0或1…
贫血模型和DDD模型
贫血模型和DDD模型 1.贫血模型 1.1 概念 常见的mvc三层架构 简单.没有行为 2.领域驱动设计 2.1 概念(2004年提出的) Domain Driven Design 简称 DDD DDD是一种以领域为核心的设计和开发理念.DDD通过维护一个深度反应领域概念的模型,以及提供了可行的经过实践校验的大量模式来应对领域的复杂性 2.2 领域模型的特点 对业务领域做了建模 -- 细粒度的类,易于扩展,容易复用 -- 可以应对复杂的业务逻辑 -- 需要经验掌握 简单的领域模型 -- 几乎和数…
并发编程:Actors 模型和 CSP 模型
https://mp.weixin.qq.com/s/emB99CtEVXS4p6tRjJ2xww 并发编程:Actors 模型和 CSP 模型 ImportNew 2017-04-27 …
Inception模型和Residual模型卷积操作的keras实现
Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一. Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma…
Actor模型和CSP模型的区别
引用至:http://www.jdon.com/concurrent/actor-csp.html Akka/Erlang的actor模型与Go语言的协程Goroutine与通道Channel代表的CSP(Communicating Sequential Processes)模型有什么区别呢? 首先这两者都是并发模型的解决方案,我们看看Actor和Channel这两个方案的不同: Actor模型 在Actor模型中,主角是Actor,类似一种worker,Actor彼此之间直接发送消息,不需要经…