原创 python中利用h5py模塊讀取h5文件中的主鍵
import h5py import numpy as np f = h5py.File('.h5') for key in f.keys(): print(f[key].name) print(f[key].shape) prin
2020-06-16 16:39:50
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原创 RGB通道轉爲灰度圖
import cv2 import os import numpy as np img_dir ='' #文件路徑 img_names = sorted(os.listdir(img_dir)) for i in range(len
2020-06-16 16:39:50
原创 Task11第12章 計算學習理論
1. 章節主要內容 機器學習理論（computational learning theory）研究的是關於通過“計算”來進行“學習”的理論，即關於機器學習的理論基礎，其目的是分析學習任務的困難本質，爲學習算法提供理論保證，並根據分析結果指
2020-06-16 16:39:49
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原创 Task14學習第15章 規則學習
目錄 第15章 規則學習模型 15.1 基本概念 15.2 序貫覆蓋 15.3 剪枝優化 15.4 一階規則學習 15.5 歸納邏輯程序設計（ILP） 15.5.1 最小一般泛化（LGG） 15.5.2 逆歸結 15.6 閱讀材料 第
2020-06-16 16:39:49
原创 寫論文的方法
目錄 1、蒐集以下的源頭所提供的latex或者word基礎格式模板： 2、一定要認準了論文的框架結構： 3、去網上搜，論文的寫作語句，我給出幾個URL給你： 4、做實驗，塞內容 5、找你實驗的主題的那些較新論文，看看怎麼抽取一些refer
2020-06-16 16:39:49
原创 15章規則學習
15.1基本概念 規則學習是從訓練數據中學習一組能用於對未見示例進行判別的規則。 規則可分爲兩類：命題規則和一階規則 命題規則由原子命題和邏輯連接詞構成簡單陳述句。 一階規則基本成分是能描述事物的屬性或關係的原子公式，能夠表達複雜的
2019-09-03 01:38:31
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原创 Task12第13章 半監督學習
1. 章節主要內容 在前邊的學習過程中，我們知道了監督學習和無監督學習的區別。前者是在標註好了的訓練集上訓練學習器，並用訓練好的學習器去對新的樣本進行預測，樸素貝葉斯、決策樹、神經網絡等都屬於這類機器學習算法。後者是在未標註的數據集上根據
2019-08-14 01:19:37
原创 學習第14章 概率圖模型
機器學習的核心思想就是根據已知的內容去推測未知的內容，然後在已知和未知之間建立起聯繫，這個聯繫就是機器學習中的各種模型！這和我們的經驗系統很像，在第一章中的挑西瓜的例子就是我們利用經驗系統來把西瓜的可觀測外觀信息（根蒂、花紋、聲響）和未知
2019-08-14 01:19:37
原创 Tssk9 第10章 降維與度量空間
1. 章節主要內容 本章的主要內容是降維與度量學習，這是機器學習領域很重要的一塊內容。在進入具體的介紹之前，對降維與度量學習不清楚的小夥伴們其實可以嘗試從字面意思上理解一下降維與度量學習是幹什麼的，而它們又與機器學習有什麼關係。 我相信看
2019-08-14 01:19:37
原创 26 | 活都來不及幹了，還有空注意代碼風格？！
對編程規範的信仰 1.每個語言都有專門和委員會 2.每個語言相應的編程規劃羣 3.每一個代碼提交，都類似於Git裏的diff 4.有大量的開發自動化工具。 統一的編程規範爲什麼重要 1.閱讀者的體驗——編程者的體驗——機器的體驗 《8號p
2019-07-31 03:08:06
原创 27 | 學會合理分解代碼，提高代碼可讀性
1.縮進規範 python的縮進其實可以寫多種，tab,雙空格，四空格，和Tab混合，而PEP8請選擇四個空格的縮進，不要使用Tab,更不要用Tab和空格混用。 第二個注意的是，每行最大長度限制在79個字符。
2019-07-31 03:08:05
原创 28 | 如何合理利用assert？
1.什麼是assert? 在python中assert是debug的一個好工具，主要用於測試一個條件是否滿足，如果滿足則什麼也不做，相當於執行了pass語句，如果測試條件不滿足，便會拋出異常AssertionError，並返回具體的錯
2019-07-31 03:08:05
原创 膠囊網絡
目錄 第一章 - 前戲王 1.1 物體姿態 1.2 不變性和同變性 1.3 全連接層 1.4 卷積神經網絡 第二章 - 理論皇 2.1 膠囊定義 2.2 神經元類比 2.
2019-07-16 00:28:36
原创 西瓜書第10章 降維與度量空間
目錄 1. k近鄰學習（kNN） 2. 降維（維數約簡） 3.流行學習（manifold learning） 4.度量學習 5.總結 1. k近鄰學習（kNN） kNN在訓練集中通過某種距離度量找到靠近測試樣本的k個訓練樣本，再
2019-07-16 00:28:26
原创 20 | 揭祕 Python 協程
1. 一個爬蟲的例子 import time def crawl_page(url): print('crawling {}'.format(url)) sleep_time = int(url.split('_')[
2019-07-16 00:28:26