增量PCA python 自定义数据集

2024-09-05

深入学习主成分分析（PCA）算法原理（Python实现）

一:引入问题首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

Tensorflow2 自定义数据集图片完成图片分类任务

对于自定义数据集的图片任务,通用流程一般分为以下几个步骤: Load data Train-Val-Test Build model Transfer Learning 其中大部分精力会花在数据的准备和预处理上,本文用一种较为通用的数据处理手段,并通过手动构建,简单模型, 层数较深的resnet网络,和基于VGG19的迁移学习. 你可以通过这个例子,快速搭建网络,并训练处一个较为满意的结果. 1. Load data 数据集来自Pokemon的5分类数据, 每一种的图片数量为200多张,是一个较

MMDetection 快速开始，训练自定义数据集

本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动开发环境下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac

Scaled-YOLOv4 快速开始，训练自定义数据集

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m

python自定义pi函数的代码

下边内容是关于python自定义pi函数的内容. def pi(): # Compute digits of Pi. # Algorithm due to LGLT Meertens. k, a, b, a1, b1 = 2, 4, 1, 12, 4 while 1: while d == d1: yield d

Python自定义-分页器

Python自定义-分页器分页功能在每个网站都是必要的,对于分页来说,其实就是根据用户的输入计算出应该在数据库表中的起始位置. 1.设定每页显示数据条数 2.用户输入页码(第一页.第二页...) 3.根据设定的每页显示条数和当前页码,计算出需要取数据表的起始位置 4.在数据表中根据起始位置取值,页面上输出数据通过bootcss实现分页图标样式 1.模板页引入bootcss 插件文件,定制显示样式 <head> {# 项目目录需要下载bootstrap相关插件 #} <link r

python自定义mininet拓扑

python自定义mininet拓扑前言闲来无聊,想到很早之前都是用GUI来自定义拓扑,这次用python来自定义一下(以前留下的苦果) 转自Mininet 自定义网络拓扑过程相对简单实现过程三个函数增加主机 addHost('hostname') 增加交换机 addSwitch('switchname') 增加链路 addLink(node1,node2,node1_port,node2_port) 那我们就建一个哑铃型拓扑吧 from mininet.topo import To

torch_13_自定义数据集实战

1.将图片的路径和标签写入csv文件并实现读取 # 创建一个文件,包含image,存放方式:label pokemeon\\mew\\0001.jpg,0 def load_csv(self,filename): if not os.path.exists(os.path.join(self.root,filename)): images = [] # 将所有的信息组成一个列表,类别信息通过中间的一个路径判断 for name in self.name2label.keys(): # pokem

如何使用python自定义命令

dir.tree.cd等等,都是我们常见的命令.这些命令是开发者开发出来的,如果我们自己想按照自己的想法开发一个命令,应该怎么做呢? 以python语言来实现,问题就是:如何使用python自定义命令? 需求场景如下: 1.cmd007 作为自定义命令名称 2.cmd007 hello --name=Lily 作为自定义功能1的名称hello打招呼,输出:Hi, Lily 3.cmd007 eat --food=fish 作为自定义功能2的名称food吃东西,输

Python自定义线程类简单示例

Python自定义线程类简单示例这篇文章主要介绍了Python自定义线程类,结合简单实例形式分析Python线程的定义与调用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下.具体如下: 一. 代码 # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import threading class mythread(threading.Thread): def __init__(self, num): threading.Thread.__init__(self) s

pytorch加载语音类自定义数据集

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写 __len()__ , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:

PyTorch 自定义数据集

准备数据准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650.jpg ├── labels │ └── train2017 │ ├── ... │ └── 000000000650

PCA python 实现

PCA 实现: 参考博客:https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262 from __future__ import print_function from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cmx import matplotlib.colors as colors import numpy as n

[炼丹术]YOLOv5训练自定义数据集

YOLOv5训练自定义数据一.开始之前的准备工作克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教

python 自定义排序函数

自定义排序函数 Python内置的 sorted()函数可对list进行排序: >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] 但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1.如果 x 和 y 相等,返回 0. 因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_c

17.python自定义函数

什么是函数,函数说白了就是将一系列代码封装起来,实现代码的重用. 什么是代码重用? 假设我有这样的需求: 但是我还是觉得太麻烦了,每次想吃饭的时候都要重复这样的步骤.此时,我希望有这样的机器:

Python学习教程(learning Python)--2.3 Python自定义函数传参函数设计

Python里自定义子函数时,可以在调用时携带一些参数到子函数里去处理.具体用法结构如下: def func(arguments): statement statement etc. 定义子函数一定要注意(a)在)后加上分号:(第一行最后哦),(b)def下边的语句块每行都要用TAB缩进一下!在设计好带参数的子函数之后就可以在Python程序里调用了.先举个例子热热身吧! #define function: print_msg def print_msg(str): print(str) #de

python 自定义函数

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名.括号.括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回,return满足条件就不再执行下面的语句,也可以用print输出. 1.定义函数自定义一个年龄段的判断函数,当输入的年龄大于等于18返回’adult‘,如果输入的值是非整形则返回错误 #!/usr/bin/env python3

python自定义线程池

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程.但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的. 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的. 主要思路: 任务获取和执行: 1.任务加入队列,等待线程来获取并执行. 2.按需生成线程,每个线程循环取任务. 线程销毁: 1.获取任务是终止符时,线程停止. 2.线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符. 3.线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符. 流程

python自定义排序函数

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序: >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] 但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1.如果 x 和 y 相等,返回 0. 因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数: de

python自定义库文件路径

各有各的小烦恼,各有的小期待这是人家私事,不要大嘴巴在Pycharm中import whois时,总是失败原因是安装了python3.x相关操作过程,将环境变量path中关于Python的配置c:\Python27和c:\Python27\Scripts都删除,pycharm中仍然没有找到whois module import whois Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <

增量PCA python 自定义数据集

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