从今天起开始写自然语言处理的实践用法,今天学了文本分类,并没用什么创新的东西,只是把学到的知识点复习一下 性别识别(根据给定的名字确定性别) 第一步是创建一个特征提取函数(feature extractor):该函数建立了一个字典,包含给定姓名的有关特征信息. >>> def gender_features(word): ... return {'last_letter': word[-1]} >>> gender_features('Shrek') {'last_le

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

import shutil f_in = 'D:/wiki_crop' # 读取文件中图片信息根据性别分类图片到对应目录中 dirroot = "D:/" f = open(dirroot+"\\lable2.txt","r") s = 0 i=1 print(f) # line = f.readlines() # print(line[1]) for line in f.readlines(): line = line.strip().spli

经过之前几篇博客的解说,我们已经成功搭建了MFC应用框架,并实现了主要的图像显示和人脸检測程序,在这篇博文中我们要向当中加入性别识别代码. 关于性别识别,之前已经专门拿出两篇博客的篇幅来进行解说.这里不再赘述.详细參见:C++开发人脸性别识别教程(5)--通过FaceRecognizer类实现性别识别和C++开发人脸性别识别教程(6)--通过SVM实现性别识别. 一.分类器训练 在进行人脸性别识别之前须要训练性别识别的分类器,而分类器的训练过程是相对耗时的(大约五分钟),因此这里我们採用离线训练

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患

1, 简单说明. select * from tb_name where 1[不为零即可];则会显示所有记录,select * from tb_name where 0;则不显示任何记录 假设数据库中的一个字段aaa的值有1,2,3.当查询语句为 select * from tb_name where aaa & 1;  则查询结果中会显示出aaa为1和3的所有记录,而不会有aaa为2的记录. 查询过程为:每条记录中的aaa字段和1做位与运算&;结果不为0则显示,为零则不显示. 2, 一个

本文汇总了全球范围内提供基于Web服务的人脸检测和识别的API,便于网络中快速部署和人脸相关的一些应用. 1:从How-old的火爆说起 最开始,网站的开发者只是给一个几百人的群发送email,请他们试用一下并给一些反馈,本来期望至少有50人会响应,结果几个小时内超过了35000人试用,于是他们shocked.试想一下,如果一个本不知名的网站,由于类似功能开发合理,打动了消费者,那可以带来非常多的用户. 他们总结这主要得益于3点:1)利用 Project Oxford 识别图片中人物的性别和年龄

概况: 今年,有超过5万名开发者向我们分享了他们是谁,做什么工作,以及他们的成果.通过本文,你将看到有史以来最为全面的一次开发者情况调查的结果. 每8秒钟,就会有一位开发者在Stack Overflow上提出一个问题.今年,有来自173个国家的56,033位程序员在Stack Overflow上进行了回复. (在这次调查中,)我们提出了45个问题.我们把回复结论的亮点总结如下: 越来越多的程序员使用Mac和Linux作为他们的主力操作系统,这个现象还是第一次发生.只有7%的开发者认为自己是“摇滚

[转]40多个关于人脸检测/识别的API.库和软件 http://news.cnblogs.com/n/185616/ 英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和

英文原文:List of 40+ Face Detection / Recognition APIs, libraries, and software 译者:@吕抒真 译文:链接 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别 API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击 htt

运用Linq,将List<T> 转换为 Dictionary<T Key,T Value> 即:List<T>  ToDictionary<T Key,T Value> 废话不说,看代码: 示例代码:按照性别分类 class Program { public class Student { public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } public int Sex { get; s

文章来自于:http://blog.jobbole.com/45936/ 自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议.我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性. 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别API.希望有所帮助! Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的.示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs,我们的API提供了面部识别,面部检测,眼睛定位,鼻子定位,嘴

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 阅读目录 一.病人分类的例子 二.朴素贝叶斯分类器的公式 三.账号分类的例子 四.性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 回到顶部 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏

选择合适的特征(features)对机器学习的效率非常重要.特征的提取是一个不断摸索的过程(trial-and-error),一般靠直觉来发现哪些特征对研究的问题是相关的. 一种做法是把你能想到的所有特征都加进去,然后再检查哪个特征是重要的(参考资料上说这叫"kitchen sink" approach,然而并不明白这是什么意思,请大神指点!),但是包含的特征太多往往会出现过度拟合的现象(即算法会过度依赖于训练集的特征而对新的数据拟合不佳,当训练集较小时,这个问题会更明显.) 正确方法

1,Bayes定理 P(A,B)=P(A|B)P(B); P(A,B)=P(B|A)P(A); P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B);    贝叶斯定理变形 2,概率图模型 2.1  定义 概率图模型是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型,是概率论与图论的结合.图中的节点表示随机变量,边表示随机变量之间的概率依赖关系.缺少边的节点表示满足条件独立假设. 2.2  随机变量的条件独立性 如果有P(A,B|C)=P(A|C)P(B|C),  则称在给定事件C的条件下,两个事件

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第三个实例:US Baby Names 1880-2010 简介: 美国社会保障总署(SSA)提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据 数据地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/data

一,表关系的练习测试 请创建如下表关系,并建立相关约束 一,创建表结构数据: 创建的话肯定先创建没有关联的表,老师,课程(关联老师),年级,班级(关联年级),学生(关联班级), 班级任职表 (关联老师,课堂) create table teacher( tid int primary key auto_increment, tname varchar(16) not null ); create table class_grade( gid int primary key auto_increm

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本

一. 综述   查询操作主要从两个方面来说:单表查询和多表查询. 单表查询包括:简单查询.过滤查询.结果排序.分页查询.聚集函数. 二 . 案例设计   1. 设计产品表(product).包括:主键id.产品名称(productName).分类编号(dir_id).零售价(salePrice).供应商(supplier).品牌(brand).折扣(cutoff).成本价(costPrice). 对应的SQL语句: CREATE TABLE `product` ( `id` ) NOT NULL

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模