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资源分类
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使用python进行金融分析
使用python进行金融分析,涉及到Pyton,数据分析,特征提取,非负矩阵分解等方面。
所属分类:
Python
发布日期:2012-09-09
文件大小:147456
提供者:
luotuo512
MachineLearning-master-python.zip
属于网络下载资源,感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-07-04
文件大小:1048576
提供者:
qq_33042687
bayes实现水果分类(python,包含数据集)
使用bayes算法实现水果分类,附件中包含数据集 #根据测试数据进行提取数据特征, 分类,求方差,均值,然后对每类进行特征值提取
所属分类:
Python
发布日期:2018-09-25
文件大小:2048
提供者:
qq_37885745
K近邻算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
在Python环境下,使用MNIST数据集,实现KNN算法,对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取,再进行预测,准确率较高
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-07-15
文件大小:13631488
提供者:
cykac1998
信用卡欺诈数据集--项目实战
信用卡欺诈数据集,此数据是从现实生活中采集的数据。可以借助python语言学习实际数据分析和建模工作。机器学习建模任务中,要做的事情非常多,比如数据预处理、特征提取、模型调参等等。每一步都会对最终结果产生影响。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-09-08
文件大小:68157440
提供者:
weixin_42410915
Python数据分析和特征提取
四个部分。 第一部分处理基线模型的开发。 该模型应使我们能够快速了解问题和数据。 之后,深入细节。第三部分,通过探索性数据分析和特征提取来研究和增强数据,第四部分,改善机器学习模型的性能。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-09-27
文件大小:2097152
提供者:
kamo54
基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵
基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵, 包含上述三个方法的python代码实现,全部在Jupyter Notebook上实现的。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-11-26
文件大小:290816
提供者:
weixin_44921013
使用python批量修改XML文件中图像的depth值
最近刚刚接触深度学习,并尝试学习制作数据集,制作过程中发现了一个问题,现在跟大家分享一下。问题是这样的,在制作voc数据集时,我采集的是灰度图像,并已经用labelimg生成了每张图像对应的XML文件。训练时发现好多目标检测模型使用的训练集是彩色图像,因此特征提取网络的输入是m×m×3的维度的图像。所以我就想着把我采集的灰度图像的深度也改成3吧。批量修改了图像的深度后,发现XML中的depth也要由1改成3才行。如果重新对图像标注一遍生成XML文件的话太麻烦,所以就想用python批量处理一下。
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:73728
提供者:
weixin_38628612
python实现图片处理和特征提取详解
这是一张灵异事件图。。。开个玩笑,这就是一张普通的图片。 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。 在这篇文章中,我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的:特征提取,但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理,但同时数据清理是在数据库、表、文本等中进行。这是如
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:529408
提供者:
weixin_38655309
机器学习 特征工程 Python sklearn
机器学习 特征工程 Python sklearn 本博客代码:Github_GDUT-Rp 1 特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里的介绍的特征处理库也十分强大! 2 数据预处理 通过特征提取,我们能得到未经处理的特征,这时的特征可能有以下问题: 不属于同一量纲:即特征的规
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-22
文件大小:610304
提供者:
weixin_38677260
计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索
文章目录计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索一,安装VLfeat1.1 下载地址1.2 注意二,获取像素集三,描述子代码了实现3.1 代码3.2 结果四,匹配描述子代码实现4.1代码4.2 结果五,给定一张输入的图片,在数据集内部进行检索,输出与其匹配最多的三张图片5.1代码5.2 结果六,实验总结6.1 实验过程中的错误以及解决方法6.2 SIFT的缺点6.3 对比Harris算子 计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索 一,安装VLfeat 1.1 下载地址 首先,在使用S
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-22
文件大小:827392
提供者:
weixin_38500607
python图像处理
今天,在我们的世界里充满了数据,图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途,这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程,主要旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后可以将其用于某种用途。 图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作如裁剪、翻转、旋转等,图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别。可使用Python提供的图像处理工具。 1.图像表示 已知单通道的灰度图像在计算机中的表示是一个8位无符号整形的矩阵。numpy作为python中强大的工具之一,该矩阵就用
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:83968
提供者:
weixin_38697808
python实现信号时域统计特征提取代码
1.实验数据需求 为了对采集的压力实验数据做特征工程,需要对信号进行时域的统计特征提取,包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等,现用python对其进行实现。 2.python实现 其中的输入参数含义: ① data:实验数据的DataFrame ② p1:所截取实验信号的起始采样点位置 ③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置 from pandas import Series import math pstf_list=[] def psfeatureTi
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:104448
提供者:
weixin_38748718
特征提取数据降维PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的python实现.zip
特征提取数据降维PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的python实现
所属分类:
Python
发布日期:2021-03-10
文件大小:1048576
提供者:
panda2026
adfluo:使用Dataflow设计模式进行多模式和结构化特征提取的python库-源码
Adfluo adfluo,adfluis,adfluere,adfluxi,adfluxum 往/往/往/流 安静地滑行/漂移 adfluo是用于面向管道的特征计算的Python库,主要针对棘手的多峰数据集,这些数据集可能需要计算各种各样的不同特征。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:23552
提供者:
weixin_42098759
eFEL:Electrophys特征提取库-源码
最新发布的 文献资料 执照 建立状态 覆盖范围 吉特 介绍 Electrophys特征提取库(eFEL)使神经科学家能够从神经元记录的时间序列数据(体外和计算机模拟)中自动提取特征。 例如,在全细胞膜片钳实验中记录的动作电位的宽度和幅度在电压曲线中。 该库的用户提供了一组迹线,并选择了要计算的特征。 然后,库将提取请求的特征并将值返回给用户。 该库的核心是用C ++编写的,并且包括一个Python包装器。 目前,我们提供了一种自动编译该库并将其安装为Python模块的方法。 有关如何
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42181545
pyAudioProcessing:音频特征提取和分类-源码
pyAudioProcessing 一个基于Python的库,用于将音频数据处理为特征并构建机器学习模型。 入门 克隆项目并进行设置 git clone gitgithub.com:jsingh811/pyAudioProcessing.git pip install -e . 通过运行获取需求 pip install -r requirements/requirements.txt 选择项 功能选项: 您可以选择mfcc , gfcc或gfcc,mfcc功能从音频文件中提取。 分类器选项:
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:22020096
提供者:
weixin_42171208
Amazing-Feature-Engineering:功能工程是使用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取功能的过程。 这些功能可用于提高机器学习算法的性能。 特征工程可以被视为应用机器学习本身-源码
特征工程与特征选择 有关特征工程和特征选择的全面指南 ,以及Python中的实现和示例。 动机 特征工程与选择是构建可用的机器学习项目的最重要部分,尽管近来出现了数百种最先进的机器学习算法,例如深度学习和迁移学习。 确实,就像多明戈斯教授所说的那样,“主算法”的作者说: “归根结底,有些机器学习项目成功了,而有些失败了。 有什么区别? 最重要的因素很容易就是所使用的功能。” -Pedro Domingos教授 数据和功能对ML项目的影响最大,它设置了我们做事的极限,而模型和算法才刚刚达到
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42116734
pyAudioAnalysis:Python音频分析库:特征提取,分类,分段和应用-源码
一个用于音频特征提取,分类,分段和应用程序的Python库 此文档包含常规信息。 单击以获取完整的Wiki。 有关音频数据处理的更通用介绍,请阅读 新闻 [2020-09-12]阅读 ,以了解音频特征提取,分类和分段的理论和实践。 中特刊,截止日期:2020年11月30日 [2019-11-19]主要的lib重构。 请在文档中报告任何问题或不一致之处。 出 python脚本,用于实时记录和分析音频数据 [2018-08-12] pyAudioAnalysis现在已移植到Python 3 一般
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:77594624
提供者:
weixin_42128558
详解基于python的图像Gabor变换及特征提取
1.前言 在深度学习出来之前,图像识别领域北有“Gabor帮主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情,从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但,在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带,或是对付“刁民小辈”,“Gabor帮主”可以大显身手,具有不可撼动的地位。IT武林中,有基于C++和OpenCV,或是基于matlab的Gabor图像变换与特征提取源代码,但大多招数花哨。而基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取却很少
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:225280
提供者:
weixin_38709139
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