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搜索资源列表

  1. python计算机视觉.pdf

  2. 高清完整版，极力推荐。 第1 章　基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1　PIL：Python 图像处理类库.................................................................................................

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-22
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：donggua209

  1. 特征人脸提取

  2. Eigenface是一种应用主成分分析来实现图像人脸降维的方法，主要应用于人脸识别。输入36张人脸/猫脸，先将图片规整到50*50大小，然后将每幅人脸表达成向量形式，即每幅人脸中像素点从上到下，逐行拼接成向量，再减去平均人脸向量。由于有36张图片，于是可以得到2500*36大小的矩阵。对该矩阵的协方差矩阵进行SVD分解，取六个最大的特征值对应的特征向量，即为所求的特征人脸。 资源包括python代码，文档，运行结果，人脸或任何其他脸的图片可以自己去截取，代码会自动规整到相同大小

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-14
    • 文件大小：194560
    • 提供者：zju_yyh

  1. PCA降维+分类器 python语言写的

  2. PCA降维+分类器 python语言写的 主成分分析 代码可以跑 python3.6版

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：435200
    • 提供者：angel20041401

  1. 主成分分析（PCA）Python代码.ipynb

  2. PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：54272
    • 提供者：qq_42436163

  1. 基于PCA的人脸识别.

  2. 使用主成分分析（PCA）实现人脸识别，并对两种分组方式的结果进行呈现。 MATLAB实现以及python的代码

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：515072
    • 提供者：baidu_33008169

  1. 主成分分析（PCA）-Python代码-信息分析与预测

  2. 信息分析与预测的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：black_cat7

  1. 练习Python的实验.doc

  2. Python对数据读取（txt、csv、excel），Python对概率论：离散型常见分布的模拟及其应用，Python对概率论：连续型常见分布的模拟及其应用，Python来求解数据的常用统计量值，绘制经验分布函数图形，Python来解决假设检验问题，掌握t检验的几种方法及其Python实践，简单的回归分析和主成分分析。 包括完整的代码和注释，以及实验结果图。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_44762986

  1. 在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩

  2. 主要介绍了在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：986112
    • 提供者：weixin_38501826

  1. Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)

  2. PCA简介 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。 基本步骤： 具体实现 我们通过Python的sklearn库来实现鸢尾花数据进行降维，数据本身是4维的降维后变成2维，可以在平面中画出样本点的分布。样本数据结构如下图： 其中样本总数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38686677

  1. PCA:主成分分析，包括EOF分析（EOFA），奇异频谱分析（SSA）和非线性拉普拉斯光谱分析（NLSA）-源码

  2. PCA pyPCA.py包含三种基于主成分分析（PCA）的方法，用于计算给定地理空间时间序列数据集中的时空变异性的时空模式。 三种方法包括： Empirical Orthogonal Function Analysis (EOFA) Singular Spectrum Analysis (SSA) Nonlinear Laplacian Spectral Analysis (NLSA) 该代码是根据和2.4节中概述的理论构建的。 请参阅随附的Jupyter笔记本中的每种方法的示例。 为了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_42143092

  1. Python机器学习实训营（2020版）.rar

  2. Python机器学习实训营（2020版）视频教程； 章节1:线性回归原理推导 章节2:线性回归代码实现 章节3:模型评估方法 章节4:线性回归实验分析 章节5:逻辑回归原理推导 章节6:逻辑回归代码实现 章节7:逻辑回归实验分析 章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 章节9:Kmeans代码实现 章节10:聚类算法实验分析 章节11:决策树原理 章节12:决策树代码实现 章节13:决策树实验分析 章节14:集成算法原理 章节15:集成算法实验分析 章节16:支持向量机原理推导 章节1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：816
    • 提供者：u011552756

  1. 成像处理使用原理成分分析-PCA--源码

  2. 成像处理使用原理成分分析PCA 1）。 应用PCA技术并编写Python代码以减小图像的数据大小。 2）。 在图片比较和数学范式测量中，使用约10％，25％，50％和100％主成分检查重构图像的质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42138139

  1. morphablegraphs：用于使用统计模型进行运动建模和合成的库-源码

  2. 形变图 使用功能主成分分析和高斯混合模型的统计运动建模和综合的Python实现。 该代码部分基于Min，Jianyuan和Chaixiang Chai的论文： “运动图++是用于语义运动分析和合成的紧凑型生成模型。” ACM Transactions on Graphics 31.6（2012）：1-12。 该代码使用存储库中定义的数据结构。 存储库提供了用于运动建模和运动合成的命令行界面。 为了与游戏引擎集成， 存储库包含一个有状态运动合成服务器。 可选的MGRD子模块是核心库的专有更快的实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：335872
    • 提供者：weixin_42127754

  1. NCI-DOE-Collab-Pilot1-Gene_Expression_Autoencoder-源码

  2. NCI-DOE-Collab-Pilot1-Gene_Expression_Autoencoder 描述： 基因表达自动编码器功能（试点1基准1，也称为P1B1）显示了如何构建稀疏自动编码器，该稀疏自动编码器可以将高维表达谱压缩为低维向量。 用户社区： 研究人员对以下主题感兴趣： 初级：癌症生物学数据建模 中学：机器学习； 生物信息学； 计算生物学 可用性： 当前代码大量使用了CANDLE API。 可由在python和领域中经验丰富的数据科学家使用。 唯一性： 自动编码器不是降低尺寸

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_42160398