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一个完整的机器学习项目在Python中的演练（二）

如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部分如何结合在一起。...）编码对于在模型训练中包含分类变量是必要的。...在本项目中，我们将使用相关系数来识别和删除共线特征。如果它们之间的相关系数大于0.6，我们将放弃一对特征中的一个。...平均绝对误差（mae）是一个不错的选择，它不仅容易计算并且可解释性强。 在计算基线之前，我们需要将我们的数据分成一个训练集和一个测试集： 1....结论 在前两篇的分析中，我们走过了一个完整机器学习项目的前三个步骤。在明确定义问题之后，我们： 1. 清洗并格式化了原始数据 2. 执行探索性数据分析以了解数据集 3.

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一个完整的机器学习项目在Python中的演练（一）

如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部分如何结合在一起。...那么，当我们明确这两点之后，在我们深入挖掘数据并构建模型的过程中我们就有个更明确的标准来指引我们的决策。...数据清洗是大多数数据科学问题中必不可少的一部分。 首先，使用pandas（Dataframe）读取数据并查看： 实际数据 这是一个含60列数据的完整数据的子集。...双变量图 我们使用散点图来表现两个连续变量之间的关系，这样可以在点的颜色中包含分类变量等附加信息。...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。我们期待你的留言和投稿，共建交流平台。来稿请寄:voice1235@163.com。

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一个完整的机器学习项目在Python中的演练（三）

来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。...如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让你了解所有部分如何结合在一起。...这种操作在特征缩放中通常被称为归一化（normalization），另一个主要方法是标准化（standardization）。...在Scikit-Learn中实现机器学习模型 在完成所有数据清洗与格式化工作后，实际模型创建、训练和预测工作反而相对简单。这里在Python中使用Scikit-Learn库完成接下来的工作。...模型超参数通常被认为是数据科学家在训练之前对机器学习算法的设置。例如：随机森林算法中树的个数或K-近邻算法中设定的邻居数。 模型参数是模型在训练期间学习的内容，例如线性回归中的权重。

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numpy在cs231n中的应用

numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的...numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...除此之外，整型数组访问可以用来选择或者更改矩阵中每行中的一个元素！...w中访问index=4的位置即可，w[4]=0.1 索引 1 出现在x中index=0与index=5位置，那么在w中访问index=0与index=5的位置即可，然后将两这个加和，计算得：w[0]+w...bincount的另外一个参数为minlength，这个参数简单，可以这么理解，当所给的bin数量多于实际从x中得到的bin数量后，后面没有访问到的设置为0即可。

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在一个“去QA化”的项目中，QA能做什么？

没过多久，当我上到一个项目之后，TL跟我说，我们有些项目确实是没有QA的，隔壁项目组有一个QA，但是在整个开发流程中也没有专门的测试阶段。听完之后，我眼睛瞪得像铜铃（夸张修辞）：那谁来做测试策略呢？...那在“去QA化”的项目中，我能做什么来为团队提供价值呢？我带着这样的思考来到了项目上，并得出了一些自己的思考。 测试策略 因地制宜地制定测试策略，这个是QA到了新项目必须要做的一个事情。...在敏捷开发的流程中，我们有需求分析、架构设计、Kick off、Desk Check、In QA这一系列的环节，质量内建其实就是要求我们做好每个环节的质量保障，努力避免缺陷，尽早发现缺陷，而不是期望在测试环节发现所有缺陷...但是，当项目进入一个稳定期，团队小伙伴们已经有较好的质量意识，测试覆盖率也达到较高的标准，这个时候我们可以去做什么呢？...在项目的演进过程中，持续的思考是否需要改进我们的质量保障方案、测试策略。 质量内建以及高度的自动化测试，偶尔让我们看起来不再需要QA，可是谁来做质量内建呢？谁来输出质量保障方案呢？谁来写自动化测试呢？

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numpy中mgrid()和meshgrid()函数

那么生成的第一个二维数组是以xarray为行，共ydimesion行的向量；而第二个二维数组是以yarray的转置为列，共xdimesion列的向量。...对比np.meshgrid，在处理大数据时速度更快，且能处理多维（np.meshgrid只能处理2维） ret = np.mgrid[ 第1维，第2维 ，第3维 ， …] 返回多值，以多个矩阵的形式返回...，第1返回值为第1维数据在最终结构中的分布，第2返回值为第2维数据在最终结构中的分布，以此类推。...例如1D结构（array），如下：In [2]: import numpy as np In [3]: pp=np.mgrid[-5:5:5j] In [4]: pp Out[4]: array([-5...的区别mgrid[[1:3:3j, 4:5:2j]] 3j：3个点步长为复数表示点数，左闭右闭步长为实数表示间隔，左闭右开?

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OpenCV基础 | 3.numpy在图像处理中的基本使用

作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率...img2[:,:,1]=np.ones([400,400])*255 cv.imshow("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下： ?...190的输出是十进制12222转换为二进制数后，取低位的8位，然后将其再转为十进制数得到的 结语 以上内容仅是自我学习时记录的笔记，欢迎大家批评指正，一起学习进步。

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python中griddata的外插值_利用griddata进行二维插值

’, fill_value=numpy.nan, rescale=False) points：二维数组，第一维是已知点的数目，第二维是每一个点的 \(x,y\) 坐标 values：一维数组，和 points...的第一维长度一样，是每个坐标的对应 \(z\) 值 xi：需要插值的空间，一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method：插值方法 nearest linear cubic fill_value...：无数据时填充数据 该方法返回的是和 xi 的 shape 一样的二维数组 【example】 import numpy as np import matplotlib.pyplot a plt from...# 插值的目标 # 注意，这里和普通使用数组的维度、下标不一样，是因为如果可视化的话，imshow坐标轴和一般的不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...gray plt.colorbar() plt.show() np.mgrid 函数每一个维度最后一个参数： 可以是实数中的整数，表示步长，此时不包括末尾数据(左闭右开) 可以是实部为零，虚部为整数的复数

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在vue中如何使用中央事件总线？vue是做什么的？

如果将其封装成一个vue的插件，就可以在所有的组件之间任意使用而不需要导入事件总线了，是不是很方便呢？那么在vue中如何使用中央事件总线？一起来看看下文是如何介绍的。...在vue中如何使用中央事件总线？...首先可以在项目中创建一个js文件，这里举例说明为bus.js，然后可引入vue并创建出一个vue实例，导出实例后即可；随后在需要通信的两个组件之中分别引入bus.js；通过vue实例方法就可以发送事件名称和需要传递的数据...完成之后就可以实现最简单的实际应用问题。需要注意的是，事件总线需要手动清除，否则就会一直存在，原本只需要执行一次获取的操作会存在多次操作，这个问题对于项目开发来说是比较严重的。 vue是做什么的？...上文中为大家介绍了在vue中如何使用中央事件总线的相关问题，希望能够给各位前端及开发人士提供参考。

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一个完整的机器学习项目在Python中演练（四）

【磐创AI导读】：本文是一个完整的机器学习项目在python中的演练系列第第四篇。详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让你了解所有部分如何结合在一起。...在k份子样本中，保留一个子样本作为测试模型的验证集，剩下的k-1子样本用作模型训练。重复进行k次（the folds）交叉验证过程，每一个子样本都作为验证数据被使用一次。...在测试集上评估最佳模型 在之前的步骤中我们已经确保了模型训练时不接触到测试集。因此，我们可以根据模型在测试集上的表现准确客观的评估模型的最终性能。 在测试集上进行预测并评价性能是相对直接的方式。...结论 在本篇文章中，我们介绍了机器学习工作流程中的以下几个步骤： 使用随机网格搜索和交叉验证进行超参数调整 在测试集上评估最佳模型 本次工作的结果表明，机器学习适用于本次任务-使用能源数据建立一个模型，

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Python：numpy总结(4)

tofile可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件。...和numpy.save函数（推荐在不需要查看保存数据的情况下使用） 以NumPy专用的二进制类型保存数据，这两个函数会自动处理元素类型和shape等信息， 使用它们读写数组就方便多了，但是numpy.save...保存为numpy专用二进制格式后，就不能用notepad++打开（乱码）看了，这是相对tofile内建函数不好的一点 numpy.savez函数 如果你想将多个数组保存到一个文件中的话，可以使用numpy.savez...savez函数的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, …。...savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz)，其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件，文件名对应于数组名。

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【OpenCV】Chapter6.频率域图像滤波

https://github.com/zstar1003/OpenCV-Learning 离散傅里叶变换 OpenCV 中的cv.dft()函数也可以实现图像的傅里叶变换，cv.idft()函数实现图像傅里叶逆变换...对一维或二维复数数组进行逆变换，结果通常是一个尺寸相同的复数矩阵 注：输入图像 src 是 np.float32 格式，如图像使用 np.uint8 格式则必须先转换 np.float32 格式。...使用cv.magnitude()函数可以实现计算二维矢量的幅值 cv.magnitude(x, y[, magnitude]) → dst 参数说明： x：一维或多维数组，也表示复数的实部，浮点型..., plt.axis('off') plt.imshow(imgRebuild, cmap='gray') plt.tight_layout() plt.show() 快速傅里叶变换 OpenCV 中的...频率域图像锐化-Laplacian算子 拉普拉斯算子(Laplace)是导数算子，会突出图像中的急剧灰度变化，抑制灰度缓慢变化区域，往往会产生暗色背景下的灰色边缘和不连续图像。

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盘点一个numpy基础学习过程中遇到的一个小坑

一、前言 这个事情还得从前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python数据分析基础的问题，一起来看看吧。...大佬们，请教一个问题，为啥我的这里进行了强制转换，然后numpy填充，最后得到的还是整数啊，按说答案应该是array([2.5, 2.5, 2.5, 2.5])才对吧？...那个a需要重新赋值下，不然的话，类型默认还是最开始那个a的int形式的，重新赋值之后，类型转换才生效，可以直接fill为浮点型。 如此顺利的地解决了问题。...不过话说回来，这个地方确实有点小坑，一个不注意，真的又给自己陷进去了。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python数据分析基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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我居然在Github上找到了一个完整的停车系统

最近，Github热榜冲上来一个名叫--的项目，这应该是猿妹见过的取名最随意的项目，也是目前看过的最完整的停车场系统。...停车场系统的运行流程也是比较直观的，具体如下： 这个停车系统具有以下功能特性： 兼容市面上主流的多家相机，理论上兼容所有硬件，可灵活扩展，②相机识别后数据自动上传到云端并记录，校验相机唯一id和硬件序列号...，防止非法数据录入 用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信，支付宝，银行接口支付，支持每个停车场指定不同的商户进行收款)，支付后出场在免费时间内会自动抬杆。...断电断网支持岗亭人员使用app可接管硬件进行停车记录的录入。...，技术过于陈旧，没有一个规范，故个人用来接近1年的时间在业余时间开发出这种系统，现代化标准的互联网应用，定位大型物联网大数据云平台系统 该项目代码完全开源，完全自主原创，创建者已经在Linux环境中测试过

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在FreeSWITCH中写一个简单的IVR

可以看到ivr的动作主要是在entry项里配置完成的，在上述例子中，第一个entry里配置了按键0，通过menu-exec-app执行一个FreeSWITCH的App（transfer），再次通过Dialplan...菜单中的另一个entry的按键规则是一个正则表达式，表示匹配按键是1001~1019的输入，匹配成功后，会将按键赋值给$1，然后再次进行路由。...把并户来话转接到菜单了，在Dialplan中加入一个extension（请注意，你需要加到正确的Dialplan Context中，如果不确定应该加到哪个Context中的话，在default和public...，在子菜单中如果我们可以按6返回上一级菜单，按7返回主菜单，不过由于我们只有一级子菜单，因此这里按键6和7的效果是一样的。...不过我们也看到了，我们上面的XML IVR极其简单，在实际的业务中，我们可能需要和外面的一些服务做交互，比如查询数据库，请求一个Web服务，等等，因此我们需要一种更灵活的方式来配置IVR应用，在此，我们介绍下使用

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