科技老丁哥-CSDN博客

原创 Python笔记004-元组的拆包和命名元组

Python笔记004-元组的拆包和命名元组以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。首次发表于: 微信公众号：科技老丁哥，ID: TechDing，敬请关注。本篇主要知识点：元组的拆包就是将元组内部的每个元素按照位置一一对应的赋值给不同变量，可以应用到变量赋值，函数参数赋值，获取元组中特定位置的元素值等场合。na...

2019-06-07 12:27:30 369

原创 Python笔记003-生成器和生成器表达式

Python笔记003-生成器和生成器表达式以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。首次发表于: 微信公众号：科技老丁哥，ID: TechDing，敬请关注。本篇主要知识点：生成器使用yield做关键字，一次只返回一个值给调用者，然后暂停执行，其作用是：节省内存空间。生成器可以用next()函数，也可以用for迭...

2019-06-07 07:40:55 198

原创 Python笔记002-列表推导式

Python笔记002-列表推导式以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。首次发表于: 微信公众号：科技老丁哥，ID: TechDing，敬请关注。本篇主要知识点：列表推导式可以从一个序列快速构建另一个序列，非常方便快捷，强烈建议使用。列表推导式适用于简单的for循环，可以对一个列表中的每个元素进行相同操作，也可...

2019-06-05 19:22:58 272

原创 Python笔记001-类的特殊方法

Python笔记001-类的特殊方法以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。首次发表于: 微信公众号：科技老丁哥，ID: TechDing，敬请关注。本篇主要知识点：类的特殊方法（一般都在前后带有两个下划线，比如__len__和__getitem__），其存在的目的是被Python解释器调用，而不是类的对象来调用。...

2019-06-04 20:52:36 216

原创【火炉炼AI】深度学习010-Keras微调提升性能（多分类问题）

【火炉炼AI】深度学习010-Keras微调提升性能（多分类问题）(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)前面的文章(【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能)我们对二分类问题用Keras进行了Fin...

2018-11-15 18:13:47 560 5

原创【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能（多分类问题）

【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能（多分类问题）(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)本文是仿照前面的文章【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类...

2018-11-15 16:05:25 777 2

原创【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题

【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)在我前面的文章【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题中，介绍了用Keras解决二分类问题。那么多...

2018-11-15 14:54:12 813 1

原创【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能

【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)本文使用微调（Fine-tune)技术来提升模型的性能，是前面的两篇文章（编号为005和006）的延续。前面我们通过迁移...

2018-11-14 13:46:22 504 2

原创【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能

【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)上一篇文章我们用自己定义的模型来解决了二分类问题，在20个回合的训练之后得到了大约74%的准确率，一方面是我们...

2018-11-13 18:24:01 564

原创【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题

【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)很多文章和教材都是用MNIST数据集作为深度学习届的“Hello World”程序，但是这个数据集有一个很大的特...

2018-11-13 18:04:18 924 6

原创【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络

【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )Elman神经网络是最早的循环神经网络，由Elman于1990年提出，又称为SRN（Simple Recurrent Network, 简单循环网络）。SRN考虑了时序信息，当前时刻的输...

2018-11-03 09:10:37 5927

原创【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型

【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只...

2018-11-02 14:23:51 440 2

原创【火炉炼AI】深度学习002-构建并训练单层神经网络模型

【火炉炼AI】深度学习002-构建并训练单层神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们介绍了神经网络的基本结构单元-感知器，现在我们再升一级，看看神经网络的基本结构和训练方法。1. 单层神经网络单层神经网络由一个层次中的多个神经元组成，总体来看，单层神经...

2018-11-02 10:38:26 473

原创【火炉炼AI】深度学习001-神经网络的基本单元-感知器

【火炉炼AI】深度学习001-神经网络的基本单元-感知器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在人工智能领域，深度学习已经脱颖而出，越来越成为大型复杂问题的首选解决方案。深度学习相对传统机器学习的区别主要在于，使用模拟人类大脑的神经网络来构建模型。早期的浅层次神经网络也可以认...

2018-11-01 16:46:56 423

原创【火炉炼AI】机器学习055-使用LBP直方图建立人脸识别器

【火炉炼AI】机器学习055-使用LBP直方图建立人脸识别器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在我前面的博文【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器中，讲到了人脸检测的方法和代码实现，但在很多实际场合，我们需要做的是人脸识别，即判断图片中的那张脸是...

2018-11-01 10:42:33 599

原创【火炉炼AI】机器学习054-用ICA做盲源分离

【火炉炼AI】机器学习054-用ICA做盲源分离(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混叠信号中分离出各源信号的过程。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计。说的通俗一点，就相当于，假如有十个人同时说话，我用录音机...

2018-10-31 15:08:06 3139 1

原创【火炉炼AI】机器学习053-数据降维绝招-PCA和核PCA

【火炉炼AI】机器学习053-数据降维绝招-PCA和核PCA(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )主成分分析（Principal Component Analysis, PCA)可以说是数据降维的绝招，不仅在人口统计学，数量地理学，分子动力学模拟，数学建模等领域有着重要的应用...

2018-10-31 11:19:14 540

原创【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器

【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2，opencv-python 3.4.2)有两个重要的概念需要澄清一下：人脸检测：是指检测图像或视频中是否存在人脸，以及定位人脸的具体位置，人脸识别：确定图像或视频中的人脸是张三...

2018-10-24 14:38:47 464

原创【火炉炼AI】机器学习051-视觉词袋模型+极端随机森林建立图像分类器

【火炉炼AI】机器学习051-视觉词袋模型+极端随机森林建立图像分类器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )视觉词袋模型（Bag Of Visual Words，BOVW）来源于自然语言处理中的词袋模型（Bag Of Words， BOW），关于词袋模型，可以参考我的博文【火...

2018-10-23 21:26:47 579

原创【火炉炼AI】机器学习050-提取图像的Star特征

【火炉炼AI】机器学习050-提取图像的Star特征(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )对于图像的特征点，前面我们讨论过边缘检测方法，Harris角点检测算法等，这些检测算法检测的都是图像的轮廓边缘，而不是内部细节，如果要进一步提取图像内部细节方面的特征，需要用到SIFT特...

2018-10-22 17:50:08 887 1

原创【火炉炼AI】机器学习049-提取图像的SIFT特征点

【火炉炼AI】机器学习049-提取图像的SIFT特征点(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )图像中的特征点，就是某一幅图像区别于其他图像的关键点位，在进行这些关键点位的检测时，我们要考虑几个问题，即1，不管怎么旋转目标，要保持目标的特征点不变（即旋转不变性），2，不管这个目标...

2018-10-22 17:03:10 349

原创【火炉炼AI】机器学习048-Harris检测图像角点

【火炉炼AI】机器学习048-Harris检测图像角点(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )角点检测算法大致有三类：基于灰度图像的角点检测，基于二值图像的角点检测，基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板...

2018-10-22 15:48:51 178

原创【火炉炼AI】机器学习047-图像的直方图均衡化操作

【火炉炼AI】机器学习047-图像的直方图均衡化操作(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )图像的直方图是指图像中每一像素范围内像素频率的统计关系图，直方图能够给出图像灰度范围，每个灰度的频度和灰度的分布，整幅图的平均明暗，对比度等概貌性描述。灰度直方图是灰度级的函数，反映的是...

2018-10-22 14:53:20 256

原创【火炉炼AI】机器学习046-图像边缘的检测方法

【火炉炼AI】机器学习046-图像边缘的检测方法(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )图像中各种形状的检测时计算机视觉领域中非常常见的技术之一，特别是图像中直线的检测，圆的检测，图像边缘的检测等，下面我们来研究一下如何快速检测图像边缘。边缘是不同区域的分界线，是周围（局部）...

2018-10-22 11:14:12 510

原创【火炉炼AI】机器学习045-对股票数据进行隐马尔科夫建模

【火炉炼AI】机器学习045-对股票数据进行隐马尔科夫建模(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )股票数据是非常非常典型的时序数据，数据都是按照日期排列好，而且股价就是我们所能观察到的观测序列，而股价背后隐藏的变动机理就是我们难以看到的隐藏状态和状态转移概率，所以完全可以用隐马...

2018-10-19 20:18:26 474

原创【火炉炼AI】机器学习044-创建隐马尔科夫模型

【火炉炼AI】机器学习044-创建隐马尔科夫模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM)是非常经典的机器学习模型，在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域中有着非常广泛的应用。故而理解和熟练掌握HMM是机器学习领...

2018-10-19 14:31:03 278

原创【火炉炼AI】机器学习043-pandas操作时间序列数据

【火炉炼AI】机器学习043-pandas操作时间序列数据(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )时间序列数据分析是机器学习领域中的一个重要领域，时间序列数据是随着时间变化而不断变化的数据，最典型的一个例子就是股价数据，随着日期的不同而不同，还有一年四季的温度变化，台风运行轨迹...

2018-10-18 16:55:09 206

原创【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模

【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本的主题建模时用NLP来识别文本文档中隐藏的某种模式的过程，可以发现该文档的隐藏主题，以便对文档进行分析。主题建模的实现过程是，识别出某文本文档中最有意义，最能表征主题...

2018-10-18 14:00:58 157

原创【火炉炼AI】机器学习041-NLP句子情感分析

【火炉炼AI】机器学习041-NLP句子情感分析(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在NLP中有一个非常实用的应用领域–情感分析，情感分析是用NLP技术分析一段给定文本的情感类型，是积极的还是消极的，是乐观的还是悲观的等。比如在股市中，我们知道，往往大众最悲观的时候往往是股...

2018-10-18 10:02:28 579

原创【火炉炼AI】机器学习040-NLP性别判断分类器

【火炉炼AI】机器学习040-NLP性别判断分类器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)本文的目标是构建一个分类器，从名字就判断这个人是男性还是女性。能够建立这种分类器的基本假设是英文名字后面的几个字母带有很明显的性别倾向，比如’la’结尾的一般是女性，以’...

2018-10-17 17:37:37 747

原创【火炉炼AI】机器学习039-NLP文本分类器

【火炉炼AI】机器学习039-NLP文本分类器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)前面我们学习了很多用NLP进行文本的分词，文本分块，创建词袋模型等，这些步骤可以认为是NLP文本处理的基础，此处我们来看NLP的一个非常重要的应用，对文本使用监督学习进行自动...

2018-10-17 15:45:31 800

原创【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型

【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)词袋模型（Bag Of Words, BOW)和词向量（Word Embedding, 也叫词嵌套等）是自然语言处理和文本分析的两个最常用的模型。词袋模型将一段文本看成一...

2018-10-10 15:59:04 253

原创【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块

【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把...

2018-10-10 09:50:53 1282

原创【火炉炼AI】机器学习036-NLP词形还原

【火炉炼AI】机器学习036-NLP词形还原(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)词形还原也是将单词转换为原来的相貌，和上一篇文章中介绍的词干提取不一样，词形还原要难的多，它是一个更加结构化的方法，在上一篇中的词干提取例子中，可以看到将wolves提取为wo...

2018-10-09 18:12:03 235

原创【火炉炼AI】机器学习035-NLP词干提取

【火炉炼AI】机器学习035-NLP词干提取(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)在英语中，经常会有很多单词的变形，记得以前英语老师讲课时，讲到动词的变形，有过去时，将来时，现在进行时等不同场合，动词需要变成相应的形态，而讲到名词时，又提到单数和复数的概念，...

2018-10-09 16:28:08 326

原创【火炉炼AI】机器学习034-NLP对文本进行分词

【火炉炼AI】机器学习034-NLP对文本进行分词(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3， jieba 0.39)分词过程可以认为是自然语言处理（NLP）的第一步，在我们获取了文本数据集后，首先要做的就是将文本句子分割成各种单词，下面介绍各种常用的分词工具。...

2018-10-09 15:47:48 504

原创【火炉炼AI】机器学习033-构建电影推荐系统

【火炉炼AI】机器学习033-构建电影推荐系统(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )电影推荐系统内部最关键的部件是推荐引擎，和汽车的发动机一样，推荐引擎的作用是产生数据动力，提供数据计算方案。从本质上说，推荐引擎时一个能预测用户兴趣点的模型。对于不同的具体项目要求，推荐引擎也...

2018-10-09 11:18:39 646

原创【火炉炼AI】机器学习032-用户之间相似度的计算

【火炉炼AI】机器学习032-用户之间相似度的计算(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在构建推荐引擎时，一般需要计算两个用户之间的相似度，以便找到与数据库中特定用户相似的用户。计算相似度的方法有很多种，其中比较常见的两种是计算欧几里得距离和皮尔逊相关系数，本文分别讲述使用这...

2018-10-08 18:06:33 4229

原创【火炉炼AI】机器学习031-KNN回归器模型的构建

【火炉炼AI】机器学习031-KNN回归器模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在上一篇文章中我们学习了构建KNN分类器模型，但是KNN不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，本章我们来学习KNN回归模型的构建和训练。1. 准备数据集此处我们使用随机函数构建...

2018-10-08 16:32:22 402 1

原创【火炉炼AI】机器学习030-KNN分类器模型的构建

【火炉炼AI】机器学习030-KNN分类器模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )KNN(K-nearest neighbors)是用K个最近邻的训练数据集来寻找未知对象分类的一种算法。其基本的核心思想在我的上一篇文章中介绍过了。1. 准备数据集此处我的数据集准...

2018-10-08 15:03:50 533

空空如也

空空如也