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2019年9月15日
Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softma
摘要: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建线性回归数据集 def create_dataset(): X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 结果加上高斯噪声 y = 4 + 3*X + np.r
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posted @ 2019-09-15 19:39 Avatarx
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2019年9月12日
使用清华源 tensorflow 安装
摘要: 1. 超级权限打开cmd.exe 2. pip install --upgrade setuptools 3. pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 4. pip install -i https://py
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posted @ 2019-09-12 10:24 Avatarx
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2019年9月9日
类别不平衡问题之SMOTE算法(Python imblearn极简实现)
摘要: 类别不平衡问题类别不平衡问题,顾名思义,即数据集中存在某一类样本,其数量远多于或远少于其他类样本,从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题,例如逻辑回归在欺诈检测问题中,因为绝大多数样本都为正常样本,欺诈样本很少,逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本,这样
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posted @ 2019-09-09 09:06 Avatarx
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2019年9月8日
在Ubuntu 18.04上安装OpenCV 4(C ++和Python)
摘要: OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0。这些版本中有很多错误修复和其他更改。发布重点如下: OpenCV现在是C ++ 11库,需要符合C ++ 11标准的编译器。所需的最低CMake版本已提升至3.5.1。 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删
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posted @ 2019-09-08 21:57 Avatarx
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OpenCV - Linux(Ubuntu 16.04)中安装OpenCV + OpenCV_Contrib
摘要: 近两个月来接触了Linux系统,在老板的建议下翻了Ubuntu的牌子,我安装的版本是16.04,用习惯之后感觉蛮好的,比Windows要强。好啦,废话不说啦,下面开始说在Ubuntu中安装OpemCV+OpenCV_Contrib。 首先,准备一下开发环境: Ubuntu 16.04 64位 cma
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posted @ 2019-09-08 10:22 Avatarx
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git clone速度太慢的解决办法
摘要: 最近发现使用git clone的速度比较慢,于是找到了办法分享给大家: 思路: git clone特别慢是因为github.global.ssl.fastly.net域名被限制了。 只要找到这个域名对应的ip地址,然后在hosts文件中加上ip–>域名的映射,刷新DNS缓存便可。 实施: 在网站 h
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posted @ 2019-09-08 10:20 Avatarx
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2019年9月7日
OpenCV 3.4.2 环境搭建(适用于Ubuntu 一键安装)
摘要: 前面的话 最近决定要好好地学习一下OpenCV,Ubuntu系统上简单地搭建了OpenCV环境,(Windows的搭建方法移步到window10的搭建方法),千里之行始于足下,不积跬步无以至千里,在这里记录一下搭建过程,顺便整理了自动安装的脚本,以备下次环境自动化搭建,有部分依赖可能没有涵盖,有需要
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posted @ 2019-09-07 19:00 Avatarx
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ubuntu16.04安装opencv3.4.1教程
摘要: 最近opencv3.4.1发布了,想换个新的试试鲜,于是把配置的过程通过博文的方式记录下来,方便查阅。 本教程原为3.3.0,但经过博主亲测,3.4.0、3.4.1皆适用 1.去官网下载opencv,在本教程中选用的时opencv3.4.1,其他版本的配置方法异曲同工。 下载链接http://ope
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posted @ 2019-09-07 09:18 Avatarx
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2019年9月6日
机器学习算法选择
摘要:
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posted @ 2019-09-06 14:33 Avatarx
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2019年9月1日
SelectKBest
摘要: https://www.e-learn.cn/content/python/2198918from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1],...
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posted @ 2019-09-01 15:59 Avatarx
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