木棉花下

摘要： PIL库中包含了很多模块，恰当地利用这些模块可以做许多图像处理方面的工作。 下面是我用来生成字母或字符串测试图片而写的类及测试代码。 主要用到的模块： PIL.Image,PIL.ImageDraw,PIL.ImageFont PIL.Image用来生成一个空的图片，ImageDraw用来在空图片上画图及写字符，ImageFont则是创建需要使用到的字体 主要用到的代码： ... 阅读全文

摘要： 一、获得当前文件夹的路径： 在目标文件夹下，按Ctrl+l此文件的路径会被选中 之后Ctrl+c复制。要复制到终端（Terminal）,选中终端按鼠标的滚轮就粘贴到了Terminal命令行中了。二、更新文件夹视图： 可以点查看－》首选项－》‘更改默认’设置。也可以按快捷键ctrl＋１，... 阅读全文

摘要： 有些时候下载图片或其他文件，文件名都怪怪的，可选的办法是下载一个文件批量重命名的软件。当然，如果想自己‘DIY’一把的话编个Python脚本最好不过了。 下面的代码实现的对指定类型的文件进行批量重命名。拷贝下面的代码到待批量命名的文件夹下，保存为xx.py直接运行，程序会提示需要批量命名的扩展名，以及重命名时的文件前缀。 # -*- coding: cp936 -*-"""Crea... 阅读全文

摘要： 参见《模式识别》（Sergios）第三版 线性分类器--误差平方和估计。例3.3 原理：使已知训练特征向量的输出与真实类发生之间的误差平方和最小。得w=(X’X)^-1*X’*y 其中y为真实类属性（两类情况时第i个元素为1或-1），X为矩阵，X的每一行为输入样本向量。 # -*- coding:cp936 -*-#================================... 阅读全文

摘要： 参考《机器学习实战》 朴素（naive）贝叶斯遵循以下原则： 设特征为x，y；类别为c。 在已知x、y特征的情况下，判断其类为ci的概率为： 自然， 我们选取概率较大的为对应的分类结果： 朴素贝叶斯就是根据这一原则进行分类器设计的。书中以垃圾邮件分类为例做了详述。 垃圾邮件分类的基本过程： 数据集：包含50个文本文件，其中25个为正常邮件，另外25个为垃圾邮件。 ... 阅读全文

摘要： 参考：《机器学习实战》 优点：计算复杂度不高， 输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特 征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 创建分支的伪代码（createBranch)： 图1 1、信息... 阅读全文

摘要： k-近邻分类的Python实现 阅读全文