采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

前言 平时大家在在逛 github 时或多或少都看到过项目首页各式各样的小徽章,不知道你是否和我一样好奇这些小徽章都是哪来的呢? 首先我们先来一睹为快目前前端开发的三大主流框架: var ,看一看他们的 github 项目首页有哪些小徽章吧! Vue : https://github.com/vuejs/vue Angular : https://github.com/angular/angular React : https://github.com/facebook/react 小结: 前端

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先

YSKit是基于object-c的一套常用功能点的总结,都是我们在平时开发的过程中遇到的.这个框架将会慢慢地完善,由于本人精力有限,有时可能更新得相对慢一点.如果发现代码里有错误,也欢迎提出. 1.常用分类 github:https://github.com/jiangys/YSKit/tree/master/YSKit 2.启动广告闪屏 3.第三方登录及分享 4.图文混排 5.聊天表情 6.通用个人中心及设置 接下来会继续更新,欢迎关注.

提前说一下,这篇福利多多,别的不说,直接让你玩回最有手感的怀旧游戏,参数贴图很方便自己可以根据喜好修改哦. 本篇通过以下四块展开,提供大量资源对应. 选一个好版本 有没有看过<在下坂本,有何贵干?>那个坂本可以装B,Python的版本则是你的工作环境. 首先,在学习之前一定会考虑一个问题--Python版本选择对于编程零基础的人来说,选择Python3. 1.学习基础知识 首先,Python 是一个有条理的.强大的面向对象的程序设计语言.建议从下面课程开始: Python 教程 Python

版权声明:本文为博主原创文章,如需转载请注明出处   目录(?)[-] 前言 MacWindowsLinux 准备工作 安装Atom 安装Nuclide 新建一个工程 自动补全 类型标注 语法检查 跳转到方法或者类型定义 在Nuclide运行项目 在Nuclide中调试 添加断点 Element Inspector 总结   欢迎Follow我的Github,博客会同步在Github的Blog仓库更新.也可以关注CSDN博客的React Native分类 Github地址: LeoMobileD

转自:打造一个高逼格的android开源项目 小引子 在平时的开发过程中,我们经常会查阅很多的资料,最常参考的是 github 的开源项目.通常在项目的主页面能看到项目的简介和基本使用,并且时不时能看到页面汇中有好多的彩色标签,看起来很酷,很专业,很有逼格,能提升很多的好感度. 前言 本文又是一篇很长的文章,如之前写的某篇文章一样,基本是一口气连续两三天的写.写啊写啊写,不知不觉就写了好多,其实有很多是素材图片,务必做到每个细节我都实践一遍. 考虑到同学们的时间有限,各取所需,所以按照我的惯例,

本文主要介绍开发中的一些实用技巧 #pragma mark - 代码控制Home按键 [[UIApplication sharedApplication] performSelector:@selector(suspend)]; // 私有API #pragma mark - 获取UIWebView的高度 - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView{ CGFloat height = [[webView stringByEvaluating

知名 PHP Web 开发框架 Laravel 之父 Taylor Otwell 发文描述了自己的日常工作状态:全职做 Laravel ,朝八晚五,使用 Sublime Text 3 写代码,终端使用 iTerm2 和 Oh My Zsh .大致内容如下: 经常有人问我这样一些问题:如何管理时间.使用哪些工具.喜欢什么编辑器和配色方案?所以,在这篇文章中,我将尝试回答这些问题. 日常 我在自己的家庭办公室全职从事 Laravel 相关工作.通常,我上午 8:00 到办公室,第一件事是回答前一天晚

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为

iOS完整App资源收集 <iOS完整app资源收集>  <GitHub 上有哪些完整的 iOS-App 源码值得参考?> <GitHub 上有哪些完整的 iOS-App 源码值得参考?> 摘自github上# TimLiu-iOS的文章======== 自己总结的iOS.mac开源项目及库,持续更新.... github排名 [https://github.com/trending](https://github.com/trending),github搜索:[htt

GitHub上史上最全的Android开源项目分类汇总 标签: github android 开源 | 发表时间:2014-11-23 23:00 | 作者:u013149325 分享到: 出处:http://blog.csdn.net 今天在看博客的时候,无意中发现了 @Trinea在GitHub上的一个项目 Android开源项目分类汇总,由于类容太多了,我没有一个个完整地看完,但是里面介绍的开源项目都非常有参考价值,包括很炫的界面特效设计.个性化控件.工具库.优秀的Android开源项目.

今天在看博客的时候,无意中发现了 @Trinea 在GitHub上的一个项目 Android开源项目分类汇总 ,由于类容太多了,我没有一个个完整地看完,但是里面介绍的开源项目都非常有参考价值,包括很炫的界面特效设计.个性化控件.工具库.优秀的 Android开源项目.开发测试工具.优秀个人和团体等.可以这样说,每一位Andorid开发人员都能从中找到一个或多个适用自己项目的解决方案,消 化吸收并加以利用,可以为自己的APP增色不少.文章最后还列出了部分国外著名Android开发者的信息,包括Gi

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

logistic regression,注意这个单词logistic ,并不是逻辑(logic)的意思,音译过来应该是逻辑斯谛回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归.大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊...虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类.这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法.因此,logistic回归瞬间也变得高大上起来. 本文用

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zer

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢,效果还是knn的最好: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace

以下内容节选自我的github码农周刊整理repo,欢迎大家star. 写在最前面的话 作为最初的一批码农周刊的订阅者,不能说经历了其成长,但是确实见证了他的壮大.码农周刊确实从开始第一期的基本上都是精选的满满的干货,至少从我收到的每一期的一周精选看真是如此.但是随着时间的累计,一周精选的总量变得很大,到我写这些话的时候是280期.我就想,可不可以做个分类,让这些有心人分类的有用的资源更加有效率的被运用. 我要做什么 对于这个repo,我想做的主要其实就是以下两点: 获取码农周刊第一期到当前最新

将Github上600多个iOS开源项目进行分类并且有相应介绍,小伙伴们快来看呀 地址:http://github.ibireme.com/github/list/ios/