weixin_54964904的博客

原创 图的两种遍历

文章目录当数据样本不够的时候，可以使用数据增强轻松地把现有的数据量扩大也有可能因为神经网络在少量训练集的拟合和过好，产生过拟合，需要增大数据量图像数据的变化实际上很多都是像素点和变化，平移，值得改变，交换...

原创 tensorflow 猫狗识别 数据增强

文章目录卷积网络参数网络配置模型训练和效果展示完整代码任务介绍：有猫和狗的图片，需要对这个图片进行隐层特征提取并识别结果在dogs_and_cats文件夹下有train 和 validation 分别存放毛和狗的图片解决：建立2D卷积网络对图片进行分类，相当于一个二分类问题，使用sigmoid即可卷积网络参数主要三个：filters：特征图个数kernel_size:卷积核大小strids：步长，每次移动大小padding：边界填充网络配置# 训练网络模型# 直接fi

原创 卷积神经网络工作原理

与传统神经网络的区别卷积神经网络与常规神经网络具有不同的架构。常规神经网络通过将输入放入一系列隐藏层来转换输入。每一层由一组神经元组成，其中每一层都与前一层中的所有神经元完全连接。最后，最后一个全连接层——输出层——代表预测。卷积神经网络有点不同。首先，层被组织成 3 个维度：宽度、高度和深度。此外，一层中的神经元不会连接到下一层中的所有神经元，而只是连接到其中的一小部分。最后，最终输出将减少为单个概率分数向量，沿深度维度组织。组成部分隐藏层/特征提取部分在这部分中，网络将执行一系列卷积和池

原创 哈夫曼树+kmp

文章目录赫夫曼树赫夫曼树创建思路变长编码代码实现字符串匹配暴力匹配kmp赫夫曼树wpl:树的带权路径长度赫夫曼树创建思路1)数据从小到大排序，每一个数据都是一个节点，每个节点都是一颗最简单的二叉树2)取出根节点权值最小的两颗二叉树3)组成一颗新的二叉树，该新的二叉树的根节点的权值是前面两颗二叉树节点权值的和4)再将这颗新的二叉树，以根节点的权值大小再次排序不断重复1-2-3-4，直到所有数据都被处理变长编码如果只是按照上面的标准生成相应的字符串 那么在进行匹配的时候不知道要读

原创 神经网络基础

原创 tensorflow基本操作

文章目录tensorflow张量排序实例tensorflow张量排序实例output = tf.random.normal([10,6])# 随机生成一个正态分布outputoutput = tf.math.softmax(output, axis = 1)# 使这六类的概率和为1outputprint('prob:',output.numpy())target = tf.random.uniform([10],maxval = 6,dtype = tf.int32)# 生成一个随

原创 案例：探索性数据分析，房价预测

支持向量接核函数介绍http://blog.csdn.net/ wsy1s/47027365

原创 xgboost复习

文章目录决策树特征选择决策树的生成决策树的裁剪决策树基本的分类和回归算法特征选择决策树的生成决策树的裁剪

原创 线索化二叉树的遍历、堆排序

文章目录线索化二叉树的遍历堆排序大顶堆小顶堆介绍排序思路代码线索化二叉树的遍历思路：(线索化之后部分节点的指向发生变化，原来的遍历方式会出现死循环)存储当前的节点线性的方式遍历，首先找到第一个发生了线索化变化的节点，并且打印替换节点代码： // 遍历线索化二叉树 public void threadedList(){ // 存储当前的节点，root开始 HeroNode node = root; while(node!=null

原创 二叉树部分内容

文章目录树数组、链表、树存储树的常用术语二叉树二叉树的前中后遍历思路前序遍历中序遍历后序遍历二叉树的前中后查找思路前序查找中序查找后序查找删除节点思路代码顺序存储二叉树线索化二叉树介绍中序线索化二叉树树数组、链表、树存储数组存储方式的分析   优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。   缺点：如果要检索具体某个值，或者插入值(按一定顺序)会整体移动，效率较低链式存储方式的分析  优点：在一定程度上对数组存储方式有优化(比如：插入一个数

原创 基数排序、查找算法

文章目录排序基数排序排序算法时间复杂度比较查找算法线性查找二分查找插值查找斐波那契查找哈希表使用场景排序基数排序介绍：基本思想：代码：package 排序算法.基数排序;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Arrays;import java.util.Date;public class _基数排序_ { public static void main(String[] args) {//

原创 排序算法

算法的时间复杂度算法的时间复杂度和时间频度时间频度时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。[举例说明]时间复杂度中T(n) 表达式中的常数项、低次项、系数，可以忽略（随着n不断变大）时间复杂度算法的空间复杂度排序算法（SortAlgorithm）冒泡排序思路：案例：如果我们发现在其中的一趟排序中没有交换，可以提前结束交换（优化）代码： publ

原创 链表、栈、递归

链表介绍是一个有序的列表，但是内存的存储方式不同：如下是以节点的方式来存储的每个节点包含data域存储数据，next域指向下一个节点各个节点不一定是连续存放的链表分为带头节点的链表和不带头节点的链表单链表最后一个节点的next域是null 代表结束单链表应用实例：水浒英雄排行(增删改查)添加思路：添加思路2：修改思路：直接找要修改的节点，直接修改就可以了删除思路：代码： //按照编号的结点的删除 public void del(in

原创 稀疏数组和队列的数组实现

文章目录稀疏数组基本介绍转换的思路代码实现队列数组模拟队列数组模拟实现环形队列稀疏数组使用二维数组来记录棋盘如果棋盘黑是1，白是2，那么数组中很多的默认值都是0或者很多同一个值。这个时候我们就可以使用稀疏数组基本介绍稀疏数组的处理方法：1） 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值2） 把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模实例：（第一行是总共有几行几列几个值）转换的思路二维数组–》稀疏数组：遍历原来的二维数组等到有效数据个数sum根据

原创 支持向量机

支持向量机（SVM）决策边界计算距离数据标签优化的目标目标函数支持向量：边界点 真正发挥作用的数据点 α不等于0 对结果产生影响不支持向量：α等于0 对结果不产生影响只要支持向量没变化最后的结果也不会变化核函数如果数据非常复杂，在低维中很难进行区分，我们可以将数据映射到高维空间。这样特征信息就更多了，决策的边界也更容易建立。核函数的目的就是将低维数据映射到高维数据上。SVM有很多核函数可以帮助我们将数据进行映射，这也是SVM的厉害之处。例如：高斯核函数：高斯核函数的原理就

原创 EM算法和GMM实例

简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉得数据聚类领域。EM算法的标准计算框架由E步和M步交替组成，算法的收敛可以确保迭代至少逼近局部极大值。EM算法被广泛应用于处理数据

原创 MongoDB基础

mongodb是一种非关系型的数据库易扩展: NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展大数据量，高性能: NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单灵活的数据模型:NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦文档的属性值也可

原创 机器学习入门

文章目录什么是机器学习数据集的构成数据的特征工程特征工程是什么特征工程的意义scikit - learn的介绍数据的特征抽取数据的特征预处理数据的降维什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并用规律对未知数据进行预测数据集的构成一般机器学习的数据都是使用文件 ，数据库（MySql）等都可能具有一下问题：性能瓶颈、读取速度格式不符合机器学习的要求数据格式读取的工具 pandas （基于numpy 释放了GIL锁 能采用真的多线程）学习可用的数据集：常用数据集的构成：

原创 matplotlib、numpy、pandas知识

文章目录你是你是

原创 线性代数

文章目录一.行列式1.1 二阶三阶行列式、 n阶行列式1.2 行列式的性质1.3 行列式按行展开1.4 行列式的计算1.5 Cramer法则二.矩阵2.1 矩阵2.2 矩阵运算2.3 特殊矩阵2.4 逆矩阵一.行列式1.1 二阶三阶行列式、 n阶行列式1.2 行列式的性质1.3 行列式按行展开1.4 行列式的计算1.5 Cramer法则二.矩阵2.1 矩阵2.2 矩阵运算2.3 特殊矩阵2.4 逆矩阵...

原创 数据提取（JSON）

文章目录一一由于把json中的数据转化成python内建数据类型很简单，所以我们在爬虫中尽量使用能返回json数据的url，就会尽量使用这种url。json是一种轻量级的数剧交互格式。

原创 爬虫三

requests中解决编解码问题的办法response.content.decode()response.content.decode(“gbk”)response.text处理cookies、session请求（复习）requests提供了一个叫做session类，来实现客户端和服务端的会话保持使用方法：1.实例化一个session对象2.让session发送get或者post请求session = requests.session()response = session.get

原创 网络爬虫

Requests深入发送post请求那些地方我们会用到post请求?登录注册（post比get更加安全）需要传输文本内容的时候（post请求对数据长度没有要求）所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求用法：response = requests.post("http://www.baidu.com",data = data,headers = headers)#data的形式： 字典下面我们通过百度翻译的例子看看post请求如何使用response:

原创 爬虫

文章目录爬虫爬虫的概念爬虫的流程URL的形式HTTP的请求形式常见的请求方法响应状态码（status code）爬虫的分类爬虫爬虫的概念爬虫是模拟浏览器发送请求，获取响应爬虫的流程1.url–>发送请求获取响应—>提取数据–>保存2.发送请求，获取响应---->提取urlimport jsont = json.loads("{}")URL的形式形式： scheme://host[:port#]/path/…/[?query-string][#anchor]sc

原创 Python3文件操作

文章目录创建文件对象open()文本文件的写入基本的文件写入操作write()/writelines()写入数据close()关闭文件流with语句（上下文管理器)文本文件的读取二进制文件的读取和写入文件对象的常用属性和方法pickle序列化csv文件的操作csv：简介csv.reader对象和csv文件读取文件操作练习创建文件对象open()open()函数用于创建文件对象，基本语法格式如下():open(文件名，打开方式)如果只是文件名，代表在当前目录下的问价。文件名可以录入全部路径，比如：

原创 Python3（函数用法和底层分析）

adad

原创 Python3（控制语句）

文章目录Python学习(控制语句)选择结构单分支结构双分支选择结构三元运算符多分支结构选择结构嵌套循环语句Python学习(控制语句)前面所学习的基本数据类型和序列等，可以看做数据的组织方式，可以说是“砖块”；现在开始学习流程控制语句，这是代码的组织方式，可以看做是“混凝土”。一个完整的程序，离不开“砖块”和“混凝土”，他们的组合，才能让我们建立从小到大“一个方法”，“大到”操作系统，甚至是建立各种各样的软件。选择结构选择结构通过判断条件是否成立，来决定执行哪个分支。选择结构有多种形式，分为︰单分

原创 Python3（综合练习 绘出多个颜色不同的同心圆）

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原创 python3序列详解

Python学习文章目录Python学习一.字符串操作详解二.关系运算符和运算操作三.其他序列：3.1列表3.2元组3.3字典3.4集合一.字符串操作详解1.字符串正向搜索： 最左侧第一个下标（偏移量）是0；   反向搜索：最右侧第一个字符，偏移量是（-1）2.replace()： 字符串的替换>>> a = "adasdasd">>> b = a.replace('a','e')>>> b'edesdes

原创 笔记二

Python学习第二记一.Python变量的赋值链式赋值： a=b=1;相当于是a = 1;b = 1;系列解包赋值： a,b,c = 4,5,6;相当于是a = 4;b = 5;c = 6;系列解包实现变量值得交换： a,b = b,aPython中不支持常量，我们只能通过命名规则来控制表示常量二.变量的运算（区别于C\C++）1.浮点数除法:/ （返回小数）2.整数除法:// （整数）3.幂的运算: **4.divmod函数：同时得到商和余数。divmod(1

原创 海龟模型

定义多点坐标 绘出折现 计算起始点和终点距离import turtleimport math#定义多个点的坐标x1,y1 = 100,100x2,y2 = 100,-100x3,y3 = -100,-100x4,y4 = -100,100#绘制折线turtle.penup()turtle.goto(x1,y1)turtle.pendown()turtle.goto(x2,y2)turtle.goto(x3,y3)turtle.goto(x4,y4)#计算起始点和终点

原创 笔记一

4.10Python学习第一记Python下载安装： www.python.org 1.安装（下一步下一步）2.测试（cmd输入python），显示如下：3.在上面输入print（“hello world”） 显示 hello world一.图形界面的引入（海龟绘图）1.导入包 turtle（improt关键字）import turtle2.一些简单的功能turtle.showturtle()//加载出界面turtle.width(10)//设置宽度10turtle.wri