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决策树原理及Python代码实现

，并将该特征从列表中移除 （5） 执行递归函数，返回第三步，不断分割数据集，直到分类结束 （6） 使用决策树执行分类，返回分类结果 首先，给出一个简单数据集： 数据解读： 在该数据集中包含五个海洋动物...在构建决策树时，我们需要解决的第一个问题是：当前数据集哪个特征在划分数据分类时起决定性作用，即我们要如何找出最优的分类特征。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。...在执行数据分类时，需要使用决策树以及用于构造树的标签向量。然后，程序比较测试数据与决策树上的数值，递归执行该过程直到进入叶子节点；最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。...]==key: #如果第一个特征的测试值与第二个字典的键相等时 if type(secondDict[key])....__name__=='dict': #如果第二个字典的值还是一个字典，说明分类还没结束，递归执行classify函数 classLabel=classify(secondDict

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Pandas 秘籍：1~5

通过使用标签或整数位置选择数据并非 Pandas 所独有。 Python 字典和列表是内置的数据结构，它们以下列其中一种方式选择其数据。...字典和列表都具有精确的说明，并且对于传递给索引运算符的内容都具有有限的用例。 字典的键（其标签）必须是不可变的对象，例如字符串，整数或元组。 列表必须使用整数或切片对象进行选择。...通过将键传递给索引运算符，词典一次只能选择一个对象。 从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。...第一个使用索引运算符。 第二个使用.loc索引器。 序列和数据帧索引器允许按整数位置（如 Python 列表）和标签（如 Python 字典）进行选择。....步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。

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    使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别

    如果你有深度学习的经验，就会知道我们通常会训练一个网络来： 接受一个输入图像 然后输出该图像的分类或标签 但是，深度度量学习不同。...相反，使用预训练的网络更容易，然后使用它为我们的数据集中的每个218个人脸构建128维嵌入。 然后，在分类过程中，我们可以使用简单的k-NN模型+votes来进行最终的人脸分类。...该函数返回True / False值的列表 ，每个值对应数据集中的每个图像。对于我们数据集中有218个图像，因此返回的列表将具有218个布尔值。...] 然后我们初始化一个名为counts的字典，它将把字符名作为键，将votes作为值（第7行）。...然后我们继续显示图像，直到按下一个键（第10和11行）。 你应该如何运行面部识别Python脚本？ 使用你的终端，首先确保你在可以正确使用workon命令的虚拟环境。

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    Redis学习笔记

    类型键的其中一种底层实现; Redis 是一个键值对数据库,数据库中的键值对就由字典保存:每个数据库都有一个与之相对应的字典,这个字典被称之为键空间(key space)。...当执行一个处理数据类型的命令时,Redis 执行以下步骤: 根据给定key,在数据库字典中查找和它像对应的redisObject,如果没找到,就返回 NULL 。...字符串 REDIS_STRING (字符串)是 Redis 使用得最为广泛的数据类型,它除了是 SET 、GET 等命令 的操作对象之外,数据库中的所有键,以及执行命令时提供给 Redis 的参数,都是用这种类型...dict *expires; // ... } redisDb; expires 字典的键是一个指向 dict 字典(键空间)里某个键的指针,而字典的值则是键所指 向的数据库键的到期时间,这个值以...getset 命令 读取数据 并设置新的值 0 使用set 设置标签 例如假设我们的话题D 1000被加了三个标签tag 1,2,5和77，就可以设置下面两个集合： $ redis-cli sadd

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    三千字轻松入门TensorFlow 2

    通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。 但是等等...什么是Tensorflow？...因此，我们的数据在 数据 键中， 标签在 标签键中，依此类推。如果要查看此数据集的详细信息，可以使用 iris ['DESCR']。 现在，我们必须导入其他重要的库，这将有助于我们创建神经网络。 ?...要探索目标集中的类数，我们可以使用 ? ? 在这里，我们可以看到我们有3个类，每个类的标签分别为0、1和2。要查看标签名称，我们可以使用 ? ? 这些是我们必须预测的类的名称。...数据预处理的主要步骤是 填充缺失值 将数据分为训练和验证集 数据标准化 将分类数据转换为一键向量 缺失值 要检查是否缺少任何值，可以使用 pandas.DataFrame.info（） 方法进行检查。...在第一个训练示例中，我们可以看到4个要素的值，其形状为（4，） 当我们对它们使用to_categorical时 ，它们的目标标签已经是数组格式 。

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    Python回顾与整理2：Python对象

    ---- 1.Python对象 （1）对象特性 Python使用对象模型来存储数据，构造任何类型的值都是一个对象，所有的Python对象都拥有下面的三个特性： 身份：每个对象一唯一身份标识...（3）布尔值 前面提及布尔值，有以下几点注意： 每个对象天生具有布尔True或False值 空对象 值为零的任何数字或者Null对象的布尔值都是False 用户创建的类实例如果定义了...帧对象包含Python解释器在运行时所需要知道的所有信息，它的属性包含下面这些信息： 指向上一帧的链接 正在被执行的代码对象 本地及全局名称空间字典及当前指令等 每次函数调用产生一个新的帧...），字符串（全部是文字） 容器类型 列表 元组 字典 其中对于容器对象（也就是列表等这些类型的一个实例对象了），它们都能容纳不同类型的对象。...：如何访问存储的数据。

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    【教程】COCO 数据集：入门所需了解的一切

    COCO 数据集作为 计算机视觉 训练、测试、微调和优化模型的基线，以实现注释管道的更快可扩展性。让我们看看如何利用 COCO 数据集来执行不同的计算机视觉任务。...这些注释通常以掩码的形式提供，其中每个像素都分配有一个标签，指示其所属的类。...数组中的每个元素都是一个字典，包含以下键值对： "id": 整数，唯一的图像ID "width": 整数，图像的宽度 "height": 整数，图像的高度 "file_name": 字符串，图像的文件名...分割字段是一个字典数组，每个字典代表图像中的单个对象实例。 每个字典都包含一个“分段”键，即表示该对象实例的逐像素分段掩码的数组数组。...每个字典中的“分段”键是一个数组数组，其中每个数组表示一组 x 和 y 坐标，这些坐标构成该对象实例的像素级分段掩码。

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    时间序列数据处理，不再使用pandas

    而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...这里我们将使用Kaggle.com上的沃尔玛数据集，其中包含了45家商店的多元时间序列数据。我们选择这个数据集是因为它是一个长式数据集，所有组的数据都是垂直堆叠的。...数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。...，其中每个字典包含 start 关键字代表时间索引，以及 target 关键字代表对应的值。...该库可用于执行单变量时间序列建模，需要使用Pandas数据框架，其中列名为['ds', 'y']。 这里加载了一个 Pandas 数据框 "bike" 来训练一个 Prophet 模型。

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    再介绍一篇最新的Contrastive Self-supervised Learning综述论文

    例如在计算机视觉中，监督模型需要在图片的表示和图片的标签之间建立关联。传统的监督学习模型极度依赖于大量的有标签数据。所以研究者们想研究出一种办法，如何利用大量的无标签数据。...在这里，一个视频中的帧被当作正样本，其余视频被当作负样本。 其余的方法还包括：随机抽样一个长视频中的两个片段，或者对每个视频片段做几何变换。...当作一个动态的字典查询来处理负样本； （d）额外使用一个聚类机制 端到端学习 端到端学习是一种复杂的基于梯度的学习系统，其中所有的模块都是可微的。...其背后的idea在于，在一个嵌入空间中，猫的样本们应该和狗的样本们相近（都是动物），而与房子的样本们相远。 在基于样本的学习中，每个样本被当作一个数据集中的离散类。...图十五：训练一个Encoder，然后迁移学习到下游任务 没有一个强大的encoder的话，模型可能难以学到有效的表示，从而执行分类任务。对比学习中的大多数模型都采用了ResNet或其变种。

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    【深度学习】光学字符识别（OCR）

    损失函数形式为： 其中每个锚点都是一个训练样本，i是一个小批量数据中一个锚点的索引。sis_isi​是预测的锚点i作为实际文本的预测概率。...在多个数据集下评估效果如下表所示： 6）缺陷 针对极小尺度文本检测有遗漏。如下图所示： 在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。...按照每帧预测y=y1,…,yTy=y_1,…,y_Ty=y1​,…,yT​对标签序列lll定义概率，并忽略lll中每个标签所在的位置。...如下表所示： IIIT5k，SVT，IC03，IC13表示4个数据集 50，1k，50k和Full表示使用的字典，None表示识别没有字典 识别图像中的乐谱被称为光学音乐识别（OMR）问题。...主要原因是它们依赖于强大的二值化来检五线谱和音符，但是由于光线不良，噪音破坏和杂乱的背景，二值化步骤经常会在合成数据和现实数据上失败。另一方面，CRNN使用对噪声和扭曲具有鲁棒性的卷积特征。

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    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    例如，以下内容返回温度差的平均值： Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值，我们可以使用一个数据帧。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...使用 Python 字典时，pandas 将把键用作列名，并将每个键的值用作列中的数据： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KkvivW8g-1681365384134...Python 字典，其中键是列名，每个键的值是Series，代表该特定列中的度量： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ykx5Ce1Q-1681365384134...可以向此方法传递一个字典对象，其中的键表示要重命名的列的标签，并且每个键的值是新名称。

    8.3K10

    Quantopian 入门系列二 - 流水线 (上)

    分类器 分类器是从「资产和时点」到分类值的函数。 具体来讲，分类器产生的分类值可以是字符串（string）或整数（integer）。注意这里整数是指整数标签，例如行业代码（sector code）。...关于分类器的一个示例：正在交易的资产所在交易所的代号。 分类器最常用于对资产进行分组。 数据集 流水线可以在多种数据上进行计算，比如 OHLC 数据、交易量数据、基本面数据和情绪数据等。...抽象形式如下： F(asset, timestamp) -> float 其中 asset 是一列数据，timestamp 是一个窗口长度。...，第 0 层的行标签是时间，第 1 层的行标签是资产代号，列标签就是上面 Pipeline 里面赋值给 columns 参数的字典的键。...该方法把箱数（bin counts）记做 n，并为因子输出中的每个非 NaN 数据点分配从 0 到 n-1 的标签，并返回带有这些标签的分类器（NaN数据标记为 -1）。

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    独家 | 利用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别（附链接）

    该数据集包括： 400种人类活动识别分类。 每个类别至少400个视频片段（下载自YouTube）。 一共有300,000个视频。...从这里开始我们来执行初始化： 第21行是加载文本文件中的类别标签。 第22和23行定义采样持续时长（用于分类的帧数）和采样尺寸（每一帧的空间维度大小）。...随后我们选取最高的预测结果作为这个blob的标签（第66行）。 利用这个标签，我们可以抽取出帧图像列表中每个帧图像的预测结果（69-73行），显示输出帧图像，直到按下q键时就打破循环并退出。...与之相反，它只是简单地抓取一个样本的帧图像，然后进行分类，然后再去处理下一批次。上一批次的任意一帧图像都是被丢弃的。 我们之所以这样做是为了提高处理速度。...如果我们给每一帧单独分类的话，那我们执行脚步的时间就会被拉长。

    1.9K40

    28篇论文、6 大主题带你一览 CVPR 2020 研究趋势

    为了更快地进行训练，内核权值被限制为三角形，其中每个注意力权值在[0，1]之间，且总和等于1。...对于基于噪声对比估计的损失，使用大量的负样本至关重要。为此，PIRL使用包含每个示例的特征表示的记忆银行（memeory bank），其中在给定实例中的每个表示都是先前表示的指数移动平均值。...用于无监督视觉表征学习的动量对比 论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.05722 无监督视觉表征学习的最新工作基于最小化对比度损失，这可以看作是构建动态字典，其中字典中的键是从数据...动量对比度（MoCo）通过匹配编码查询q来使用对比损失的编码键字典。...字典键是由一系列数据样本动态定义的，其中字典是作为队列构建的，当前的小batch已入队，最早的小batch已出队，将其与小batch大小分离。

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    使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

    语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。...groupby（） 函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。

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    学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

    因此，我们希望解答这个重要问题：如何显著降低将 CNN 应用于生物医学图像的标注成本；另外我们也想解答一个附属问题：给定一个有标签数据集，如何确定它充分覆盖了不同的相关对象。...为了训练分类器，必须对每个候选数据进行标注。我们假设每个候选数据都要取多个可能标签中的一个。...为了提升用于 CAD 系统的 CNN 的表现，通常要通过数据增强为每个候选数据自动生成多个图块；这些根据同一候选数据生成的图块会继承该候选数据的标签。换句话说，所有标签都是在候选数据层面上获取的。...设计主动学习算法涉及两个关键问题：（1）如何确定一个标注候选数据的「价值度（worthiness）」；（2）如何更新分类器/学习器。...加粗的值是其中表现最好的使用了特定主动选择标准的学习策略（见表 2），红色的值是同时使用了两种学习策略和主动选择标准所得到的最佳表现。 4.5 在所选模式上的观察结果 ?

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    学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

    因此，我们希望解答这个重要问题：如何显著降低将 CNN 应用于生物医学图像的标注成本；另外我们也想解答一个附属问题：给定一个有标签数据集，如何确定它充分覆盖了不同的相关对象。...为了训练分类器，必须对每个候选数据进行标注。我们假设每个候选数据都要取多个可能标签中的一个。...为了提升用于 CAD 系统的 CNN 的表现，通常要通过数据增强为每个候选数据自动生成多个图块；这些根据同一候选数据生成的图块会继承该候选数据的标签。换句话说，所有标签都是在候选数据层面上获取的。...设计主动学习算法涉及两个关键问题：（1）如何确定一个标注候选数据的「价值度（worthiness）」；（2）如何更新分类器/学习器。...加粗的值是其中表现最好的使用了特定主动选择标准的学习策略（见表 2），红色的值是同时使用了两种学习策略和主动选择标准所得到的最佳表现。 4.5 在所选模式上的观察结果 ?

    1.7K60

    Google发布一致性学习的自我监督学习方法的潜在解决方案（TCC）

    例如，有监督的学习和强大的深度学习模型可用于对视频中的许多可能操作进行分类，使用单个标签汇总整个剪辑。但是，存在许多场景，其中需要的不仅仅是整个剪辑的一个标签。...; 或者一个人倒一杯水都是按特定顺序发生的事件的例子。...在下图中，展示了使用TCC训练的模型，该模型来自宾夕法尼亚行动数据集中执行深蹲练习的人的视频。左侧的每个点对应于帧嵌入，突出显示的点跟踪当前视频帧的嵌入。...发现有监督的学习需要大约50个视频，每个帧被标记以达到与自我监督方法仅使用一个完全标记的视频相同的准确度。 ? 几次动作阶段分类的自我监督和监督学习的比较。...视频之间的标签/模态转移 就像TCC通过在嵌入空间中使用最近邻居搜索来找到相似的帧一样，它可以将与一个视频中的任何帧相关联的元数据传送到另一视频中的匹配帧。

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    机器学习算法——k-近邻(KNN)案例讲解

    它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。...输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。..., 8]]) # 四组特征的标签 labels = ['爱情片', '爱情片', '动作片', '动作片'] （2）实现k-近邻算法 大致思路就是计算测试样本到每个点的欧几里得距离（下面代码的1—6行都是在做这件事...= classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 #字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中添加进去，并返回默认值。...# key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序 # key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序 # reverse降序排序字典

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