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搜索资源列表

  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：vcfriend

  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chengyulin888

  1. 像计算机科学家一样思考Python(第2版).pdf

  2. 内容简介 · · · · · · 本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。 全书共21章，详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_25527791

  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：88
    • 提供者：sacacia

  1. python Knn算法和测试错误率源代码.rar

  2. python Knn算法和错误率测试源代码，在python文件中，shape函数f返回dataset的行数，tile函数是将inMat这个测试数据每一行复制一次，总共复制了datasetsize次，argsort函数返回的是排序后的索引值！同时这个KNN算法演示文件中还包括了提取训练数据和分类标签、归一化、测试错误率等功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-10
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_39841365

  1. pytorch识别验证码.zip

  2. 使用pytorch识别验证码中的数字，验证码为python自带库ImageCaptcha生成的数字验证码。使用LeNeT-5多层神经网络，尝试了学习率退火、激活函数Sigmoid改为ReLU、BN算法归一化等策略，识别精确度大约稳定在90%左右。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-08
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_45123276

  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法（直播）.pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：867328
    • 提供者：qiu1440528444

  1. 评价函数python实现

  2. 该脚本中集合了几种常用的评价函数，例如，Brenner、Tenengrad、SMD、entropy等。有全局评价，也有区域评价，并画出了最后的归一化曲线。可直接使用。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：8192
    • 提供者：lavender0112

  1. interplot.py

  2. 使用Python对数据进行高斯拟合，在 Geant 4 软件中为更方便的计算数值填充数值，对纵坐标进行数值归一化计 算之后拟合高斯函数曲线。 为使峰值点与 Geant 4 模拟出的最大值点相对应，需要 求解出高斯函数曲线的峰值横坐标得到峰值。 由于公式的复杂性， 无法求解出解析 解进而求解数值解。 高斯函数曲线先增加后减少的特性， 对公式 5.13 进行求导后 得出的函数表达式在数据横坐标区间上一定有一个零点， 通过二分法迭代求解法 控制绝对值误差小于 0.0001 的条件求解峰值点的横坐标。

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：10240
    • 提供者：chinamaoge

  1. python数据归一化及三种方法详解

  2. 主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，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：2020-09-18
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38746442

  1. tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

  2. 实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。 这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。 tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化（不是归一化），加速神经网络的训练。 主要有如下操作，(x – mean) / adjusted_stddev，其中x为图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38644780

  1. Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)

  2. Softmax回归函数是用于将分类结果归一化。但它不同于一般的按照比例归一化的方法，它通过对数变换来进行归一化，这样实现了较大的值在归一化过程中收益更多的情况。 Softmax公式 Softmax实现方法1 import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" pass # TODO: Compute and return softmax(x) x =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38703980

  1. Python函数式编程

  2. 主要内容 1.函数基本语法及特性 2.参数与局部变 3.返回值 4.递归 5.名函数 6.函数式编程介绍 7.阶函数 8.内置函数 函数基本语法及特性 定义 数学函数定义:一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一 个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把x称为自变量，把y称为因变 量，y是x的函数。自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域。 但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很 同的 函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法 函数的优点 减少重复代码 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38560797

  1. Python图像灰度变换及图像数组操作

  2. 使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介： NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。 数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 对python中Librosa的mfcc步骤详解

  2. 1.对语音数据归一化 如16000hz的数据，会将每个点/32768 2.计算窗函数：（*注意librosa中不进行预处理） 3.进行数据扩展填充，他进行的是镜像填充（”reflect”) 如原数据为 12345 -》 填充为4的，左右各填充4 即：5432123454321 即：5432-12345-4321 4.分帧 5.加窗：对每一帧进行加窗， 6.进行fft傅里叶变换 librosa中fft计算，可以使用.net中的System.Numerics MathNet.Numerics.Int

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38702047

  1. python数据归一化及三种方法详解

  2. 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：    其中max为样本数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38633576

  1. python使用range函数计算一组数和的方法

  2. 本文实例讲述了python使用range函数计算一组数和的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： sum = 0 numbers = range(1,10) for i in numbers: sum += i print(sum) 运行结果为：45 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。 您可能感兴趣的文章:对python3 一组数值的归一化处理方法详解python把数组中的数字每行打印3个并保存在文档中的方法python将一组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_38602982

  1. python opencv-图像数据归一化

  2. 1.1.定义：归一化把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。 1.2.优点：归一化使数据有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系 转换成标准模式，防止仿射变换的影响。 减小几何变换的影响;加快梯度下降求最优解的速度,收敛加快 1.3.作用：归纳统一样本统计分布;归一化在0-1是统计概率分布;归一化在某区间上是统计的坐标分布 1.4.方法： 1）线性函数转换：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 2）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_38725260

  1. python标准库os库的函数介绍

  2. OS库提供通用的，基本的操作系统交互功能。 -OS库是Python标准库，包含几百个函数 -常用路径操作，进程管理，环境参数等几类 -路径操作: os.path子库，处理文件路径及信息 -进程管理:启动系统中其他程序 -环境参数:获得系统软硬件信息等环境参数 os.path子库以path为入口，用于操作和处理文件路径 import os.path import os.path as op os.path.abspath(path) #返回path在当前系统中的绝对路径 os.path.no

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38536267

  1. Softmax函数原理及Python实现过程解析

  2. Softmax原理 Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： 对于k维向量z来说，其中zi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1],形成概率分布。 常见的其他归一化方法，如max-min、z-score方法并不能保证各个元素为正，且和为1。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38670529
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