Python深度学习入门——手写数字分类
什么是 KerasKeras 是基于 TensorFlow 和 Theano（由加拿大蒙特利尔大学开发的机器学习框架）的深度学习库，是由纯 python 编写而成的高层神经网络 API，也仅支持 Python 开发。它是为了支持快速实践而对 Tensorflow 或者 Theano 的再次封装，让我们可以不用关注过多的底层细节，能够把想法快速转换为结果。它也很灵活，且比较容易学。安装 Keras....
力扣每日一题：75. 颜色分类 Python指针一遍通过！
75.颜色分类难度：中等题目：给定一个包含红色、白色和蓝色，一共n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。此题中，我们使用整数 0、1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。示例：示例 1： 输入：nums = [2,0,2,1,1,0] 输出：[0,0,1,1,2,2] 示例 2： 输入：nums = [2,0,1] 输出：[0,1,2] 示例 ....
【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类
❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类
朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其...
【人工智能】机器学习之Python使用KNN算法进行电影类型预测以及使用KNN算法对鸢尾花进行分类
1. 使用KNN进行电影类型预测：给定训练样本集合如下： 求解：testData={"老友记": [29, 10, 2, "？片"]}。解题步骤： 1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离 2.按照距离大小进行递增排序 3.选取距离最小的k个样本 4.确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别import numpy as np def createDataset()...
python方法的分类(实例方法、类方法、静态方法)
方法和函数的区分很多童鞋会比较疑惑，方法和函数有什么区别，都是通过def去定义的啊？只需要记住一点，方法是用来描述一个目标的行为动作!不论你是直接通过 类名.方法调用，还是通过由类生成的实例.方法调用。方法都需要有一个目标才能完成调用的操作。方法分类谈到python的方法，很多人认为就是一个class 然后跟你的方法名称就完了，哪有什么分类？最开始学类的时候我也是这么认为，并且很多的入门书中也没....
python 快速完成线性核SVM分类
1 初始准备import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plfrom sklearn import svmfrom sklearn.datasets import make_blobs%matplotlib inline2随机生成数据随机生成两个数据簇，可以保证线性可分X,y=make_blobs(n_samples=100,centers=2,r....
python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
文章目录 摘要1.数据获取2.数据集分割与初步训练表现3.测试不同近邻值4.交叉检验5. 十折交叉检验6.输出预测结果摘要本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！1.数据获取1.点击.....
Python 教你如何给图像分类
模型构建构建模型为了直观，需要使用 Jupyter notebook 进行模型的构建，Jupyter notebook 的安装及使用详见公众号历史文章 一文吃透 Jupyter Notebook,进入 JupyterNotebook 页面后即可进行编辑。详细页面如下：导入所需包图像识别需要用到深度学习相关模块，所以需要导入相应的包，具体导入的包如下：%reload_ext autoreload ....
LeetCode 75*. 颜色分类（Python）
给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。注意:不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。示例:输入: [2,0,2,1,1,0]输出: [0,0,1,1,2,2]仅使用常数空间的一趟扫描算法 思路：参考三路快排，定义两个指针zero和two，使....
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