使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二） 心律失常数据库目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH）数据库、美国心脏学会提供的AHA（ Ameri....
python爬虫分类和robots协议 | python爬虫实战之一
python概述 爬虫一直是跟大数据关系比较密切的，大数据就是对海量数据处理的一些方式，包含对海量数据如何采集。以前对于数据的采集是通过日志的方式来进行。而在现在的移动互联时代，面对大量数据，我们如何去拿到我们想要的内容。灵感就来自于爬虫。爬虫在我们身边一直存在，搜索引擎本身就属于爬虫。最早的搜索引擎就是数据库关系建立的，随着数据规模越来越大，发现仅依靠数据库是不行的，搜索引擎诞生之后，发现数据....
在Python中对一系列数据进行分类的最佳方法
我一直致力于图像处理问题，我已经预处理了一堆图像，以找到这些图像中最突出的水平线。根据这些数据，我想对图像进行分类，看它的角度是好是坏。 数据点是我能够在一系列图像中检测到的线的角度。从图像的角度来看，我知道这个数据有时候代表的是一个“角度好的”图像，有时候代表的是一个“角度不好的”图像。 我试着np。多边形拟合，求直线的斜率，求斜率的导数，以及其他一些方法，但无法找到一个简单的度规，仅仅通过这....
【Python数据科学手册】专题：朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。 1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes’s theorem）——一个描述统计量条件概率关系的公式。在贝叶斯分类中，我们希望确定一个具有某些特征的样本属于某类标签的概率，通常记为P(L|特....
2、python机器学习基础教程——K近邻算法鸢尾花分类
一、第一个K近邻算法应用：鸢尾花分类 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据 iris_datas.....
Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（下）
21.集成方法有随机森林（random forest）和梯度提升树（gradient boosted decision tree）GBDT 随机森林中树的随机化方法有两种： （1）通过选择用于构造树的数据点构造随机森林需要确定用于构造的树的个数为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样从样本数据中有放回的多次抽取（一个样本可能被抽取多次），抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等（数据数....
Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）
1.如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split() 2.通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度（...
如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 疑惑 前些日子，我在微信后台收到了一则读者的留言。 我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢？ 但是旋即我醒悟过来，好像是我自己之前挖了个坑。 之前我写过《 如何用Python从海量文本抽取主题？ 》一文，其中有这么一段： 为了演示...
基于Python的文本情感分类
Python代码 # 导入第三包import jiebafrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.cross.....
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