摘要： from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score,cross_validate # 交叉验证所需的函数 from sklearn.model_selection import KFold,LeaveOneOut, 阅读全文

摘要： 标准化 #数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pre 阅读全文

摘要： import numpy as np # 矩阵计算函数库 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化图像 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 3维图 from sklearn.cluster import KMeans 阅读全文

摘要： import numpy as np import json import matplotlib.pyplot as plt#加载数据 def load_data(): #读入数据 datafile='data/housing.data' data=np.fromfile(datafile,sep= 阅读全文

摘要： 搭建一个简单的神经网络对mnist数据集中的手写数字数据集进行训练和测试。 输入的每张数据包含784个像素点，第一层为784行256列的矩阵，第二层是256行128列的矩阵，输出层则将结果转换为10个输出值，代表手写数字的10种分类结果，每层有一个权重值weight和偏置bias 代码实现 #搭建两 阅读全文

摘要： 搭建逻辑回归模型对mnist数据集中手写字体进行分类 1、加载数据 minst=input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True) trainimg=minst.train.images trainlabel=minst.train.labels test 阅读全文

摘要： 这两天跟着老师发的视频开始入门深度学习，虽然之前有过一段时间的接触，但并没有什么有效的进展，现在算是正式开始整了，希望可以通过这一个多月的寒假有所收获吧。 ·Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。图的构 阅读全文

摘要： 利用训练好的ascadeClassifier对车辆车牌做简单的识别 效果： 代码： #day06 import os x=0 for root,dirs,files in os.walk("C:/Users/31132/Desktop/chepai"): for d in dirs: print(d 阅读全文

摘要： 如下图： 提取后： 这里可以加载网络摄像头对视频图像进行逐帧处理动态检测，在图书馆，我手机上模拟的网络摄像头和电脑不在同一热点，这里就直接拍了张照片进行测试。 ①原图片太大了，对图像缩小一点 img=cv2.imread("C:/Users/31132/Desktop/mtest.jpg") pri 阅读全文

摘要： 效果 1、先获取视频流，逐帧对视频进行处理 # #加载视频，网络摄像头 # cap=cv2.VideoCapture("http://192.168.1.121:4747/video") # #图像显示：遍历帧 # colors=([3,125,0],[47,255,255]) # points = 阅读全文