题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #显示图片数据 def displayData(X): m = np.size(X, 0) #X的行数,即样本数量 n = np.size(X, 1) #X的列数,即单个样本大小 example_width = int(np.r

# -*- coding: utf-8 -*- import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3 as inceptio

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 因为slim.nets包在 tensorflow 1.3 中有一些问题,所以这里为了方便 # 我们将slim.nets.inception_v3中的代码拷贝到了同一个文件夹下. # imp

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子目录,每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片. INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\flower_photos\\' # 输出文件地址

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子目录,每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片. INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\flower_photos\\' # 输出文件地址

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直

Python基础-类的探讨(class) 我们下面的探讨基于Python3,我实际测试使用的是Python3.2,Python3与Python2在类函数的类型上做了改变 1,类定义语法  Python类定义以关键字class开头,一个类定义例子 1 class MyClass: 2 """this is an example""" 3 i = 123 4 def f(self): 5 return "hello world"

<大话数据结构>的作者程杰在博客园也有博客,网址是:http://cj723.cnblogs.com/ 面向对象编程(OOP) 1.程序 = 指令 + 数据 代码可以选择以指令为核心或以数据为核心进行编写 2.两种范型 以指令为核心:围绕“正在发生什么”进行编写 面向过程编程:程序具有一系列线性步骤:主题思想是代码作用于数据 以数据为核心:围绕“将影响谁”进行编写 面向对像编程(OOP):围绕数据及为数据严格定义的接口来组织程序,用数据控制对代码的访问 面向对象的核心概念 1.所有编程语言的最

python基础--重访类型分类 对象根据分类来共享操作:例如,字符串.列表和元组都共享诸如合并.长度和索引等序列操作. 只有可变对象(列表.字典和集合)可以原处修改:我们不能原处修改数字,字符串.元组. 文件导出的方法,可变性并不真的适用于他们--当处理文件的时候,它们的状态可能会修改,但是,这与Python的核心类型可变性限制不完全相同. "数字"包含了所有数字类型:整数.浮点数.复数.小数和分数. 字符串包括str.以及bytes和Unicode:3.0+的bytearray字符

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代

分类技术或模型试图从观测值中得出一些结论. 在分类问题中,我们有分类输出,如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”. 在构建分类模型时,需要有包含数据点和相应标签的训练数据集. 例如,如果想检查图像是否属于汽车. 要实现这个检查,我们将建立一个训练数据集,其中包含与“车”和“无车”相关的两个类. 然后需要使用训练样本来训练模型. 分类模型主要用于人脸识别,垃圾邮件识别等. 在Python中构建分类器的步骤 为了在Python中构建分类器,将使用Python 3和Scikit-learn,这是一

Python 入门 之 类的三大关系(依赖 / 组合/ 继承关系) 在面向对象的中,类与类之间存在三种关系:依赖关系.组合关系.继承关系. 1.依赖关系:将一个类的类名或对象当做参数传递给另一个函数被使用的关系就是依赖关系 class People: def __init__(self,name): self.name = name def open(self,bx): bx.open_door(self) def close(self,bx): bx.close_door(self) clas

文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感

类 Python中,类的命名使用帕斯卡命名方式,即首字母大写. Python中定义类的方式如下: class 类名([父类名[,父类名[,...]]]): pass 省略父类名表示该类直接继承自object,类的实例化如下: class Person(): def __init__(self): pass person=Person() __init__()是类的构造函数,在实例化时调用,它的参数self表示类实例. 类中的字段 字段的访问级别: Python中以双下划线开头的字段访问级别是pr

python pickle 序列化类 # coding:utf-8 try: import cPickle as pickle except ImportError: import pickle class PickleVar(object): __doc__ = '''序列化操作类''' def __init__(self): print ('------------------------------------------------------') def dump(self, data

python基础——枚举类 当我们需要定义常量时,一个办法是用大写变量通过整数来定义,例如月份: JAN = 1 FEB = 2 MAR = 3 ... NOV = 11 DEC = 12 好处是简单,缺点是类型是int,并且仍然是变量. 更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型,然后,每个常量都是class的一个唯一实例.Python提供了Enum类来实现这个功能: from enum import Enum Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb',

python基础——定制类 看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的. __slots__我们已经知道怎么用了,__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数. 除此之外,Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数,可以帮助我们定制类. __str__ 我们先定义一个Student类,打印一个实例: >>> class Student(object): ... def __init_

今天花了两个多小时后搜索相关博客看了看python中有关类和实例的介绍,差不多大概明白了. python中的类和c++中的类是一样的,不同之处就是c++的类,如果含有成员变量,并且成员变量发生变化后,会被类的对象(实例)或者是子类的对象继承到,但是python中如果类的实例之前已经对其自身的属性,即实例属性操作过,那之后不管类的属性是否发生变化,都与它无关,并且值不会继承过来.至于实例,是类通过一些方法构造出来的.下面贴上一个例子,例子是来自于:http://onlypython.group.i

源地址:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/26/262113.html 从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,例如垃圾邮件过滤,就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件),比如文本分类,比如数字识别.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 还以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一种一劳永逸的方法,就是真

属性就是属于一个对象的数据或者函数,我们可以通过句点(.)来访问属性,同时 Python 还支持在运作中添加和修改属性. 我们先来看看类里面的普通字段: class Test(object): name = 'python' a = Test() print Test.name # 通过类进行访问 print a.name # 通过实例进行访问 我们发现都是可以访问的. 但是,如果我们试图修改这个属性的话: class Test(object): name = 'python' a = Test

本人Java程序员一枚,这几天闲来无事就自学了下Python,学到Metaclass感觉有点迷惑,就在网上查相关资料,在栈溢出(stackoverflow)网站上看到一个关于metaclass的回答,感觉回答很不错,解决的自己的疑惑,闲的蛋疼就翻译了一下.原贴写的很好,尤其看得时候感觉循序渐进,由浅入深,很适合我这种小白用户.但翻的时候才感觉,自己真是闲的蛋疼,回答简直太长了,无奈都翻了这么多,不能半途而非,咬牙翻完,希望能帮到其他道友.贴上原文地址:https://stackoverflow.