- 博客(49)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 机器学习-无量纲化与特征降维（一）
无量纲，即没有单位的数据无量纲化包括""和""，这样做有什么用呢？假设用欧式距离计算一个公司员工之间的差距，有身高（m）、体重（kg）以及收入（元）三个标准，正常情况下，收入带来的差距会很大，且看下面的公式：从计算上来看, 发现身高体重对计算结果没有什么影响, 基本主要由收入来决定了,但是现实生活中,身高是比较重要的判断标准. 所以需要无量纲化.
2025-05-09 22:02:46
764
原创 机器学习-数据集划分和特征工程
参数：- arrays：多个数组，可以是列表，numpy数组，也可以是dataframe数据框等- options：（包含以下参数）- shuffle = True 默认随机抽取- random_state=x，随机数种子，x是哪个都行，就是随机抽取的规则，保证每次都一样- train_size=x，就是训练集的比例，默认是0.75，和test_size两者选一个就行- stratify,如果数据集是多分类，则需要指定，比如是二分类，则指定为y（分层划分，这个留到后面再讲）
2025-05-09 16:52:36
1972
原创 机器学习-简要与数据集加载
机器学习即在数据中总结规律并预测未来结果，这一过程仿照人类的学习过程进行。是机器学习中的重要算法的其中之一，是一种偏近现代的算法。
2025-05-06 22:25:34
2155
原创 图像预处理-图像亮度变换
像素强度整体变高或者变低。：暗处像素强度变低，亮处像素强度变高，从而中间某个的显示精度。：需要通过一起控制。：通过控制。比如，图像中一点的像素为160，一点为10，我想增强对比度，那就是让这两点更大。可以让为1.5，这样两点像素值就分别变成了240和15，然后为10，就变成了250和25，差异就更大了。
2025-04-25 22:48:52
1194
原创 图像预处理-霍夫变换
是图像处理的一种技术，主要用于检测图像中的等几何形状。基本思想就是将图像空间（）中的点映射到中，通过在参数空间中寻找实现对特定形状的检测。
2025-04-24 22:48:59
976
原创 图像预处理-模板匹配
就是用在中不断的，通过某种比较方法来判断是否匹配成功,找到模板图所在的位置。有。- 类似于，滑动比较，挨个比较象素。- 返回结果大小是：目标图大小-模板图大小+1。
2025-04-23 22:06:58
1270
原创 图像预处理-图像轮廓特征查找
其实就是，有了轮廓点就可以找到最上、最下、最左、最右的四个坐标（因为有xmin,xmax,ymin,ymax）。就可以绘制出矩形。
2025-04-21 21:15:38
724
2
原创 图像预处理-图像噪点消除
噪声：指图像中的一些干扰因素，也可以理解为有那么一些点的像素值与周围的像素值格格不入。常见的噪声类型包括高斯噪声和椒盐噪声。滤波器：也可以叫做卷积核- 低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化- 低通滤波器就是允许低频信号通过，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之，用来增强图像边缘，进行锐化处理。注意：椒盐噪声可以理解为斑点，随机出现在图像中的黑点或白点；高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声。这是高斯噪声这是椒盐噪声，有很多黑白的或者孤立
2025-04-18 21:58:56
946
原创 图像预处理-添加水印
类似图片，但是原理是基于Numpy数组的操作(切片是会修改原图数据的)，也就是说这个“裁剪”不是为了保存“裁剪”部分，而是为了等处理。
2025-04-17 22:47:22
542
原创 图像预处理-图像掩膜
通常是一个图像，并且与原图像的大小相同，其中目标区域被设置为1（或白色255），而其他区域被设置为0（黑色），并且目标区域可以根据的颜色范围进行修改。
2025-04-16 22:36:46
990
原创 图像预处理-色彩空间补充，灰度化与二值化
颜色空间使用（Hue）、（Saturation）和（Value）三个参数来表示颜色一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。: 0— 180: 0— 255: 0— 255人类对颜色的感知方式：人类对颜色的感知是基于和三个维度的，而HSV颜色空间恰好就是通过这三个维度来描述颜色的。因此，使用HSV空间处理图像可以更直观地调整颜色和进行色彩平衡等操作，更符合人类的感知习惯。
2025-04-15 23:41:05
1327
原创 图像预处理-插值方法
当我们对图像进行缩放或旋转等操作时，需要在新的像素位置上计算出对应的像素值。而插值算法的作用就是根据已知的像素值来推测未知位置的像素值。
2025-04-12 17:38:30
796
原创 图像预处理-翻转与仿射变换
参数指定翻转类型的标志，为0，表示沿x轴翻转，>0(默认1) 表示沿y轴翻转，为 <0(默认-1) 表示水平+垂直翻转。
2025-04-12 12:51:57
838
原创 DataFrame操作(扩充)
将两个对象根据一个或多个键进行合并，类似于 SQL 中的 JOIN 操作参数：：左侧的对象。：右侧的对象。：合并方式，可以是 ''、''、'' 或 '默认为 '- ''：内连接，返回两个共有的键。- ''：外连接，返回两个的所有键。- ''：左连接，返回左侧的所有键，以及右侧匹配的键。- ''：右连接，返回右侧的所有键，以及左侧匹配的键。：用于连接的列名。如果未指定，则使用两个中相同的列名。和：分别指定左侧和右侧的连接列名。和：布尔值，指定是否使用索引作为连接键。
2025-04-08 20:40:16
865
原创 DataFrame行索引操作以及重置索引
只能使用标签索引，不能使用整数索引。当通过标签索引的切片方式来筛选数据时，它的取值前闭后闭。传参：1.如果选择单行或单列，返回的数据类型为2.选择多行或多列，返回的数据类型为3.选择单个元素(某行某列对应的值)，返回的数据类型为该元素的原始数据类型（如整数、浮点数等）。参数：：行标签或布尔数组。：列标签或布尔数组。
2025-04-03 21:32:51
1600
原创 DataFrame基础
的每一行或列数据都可以看成一个 Series 结构，只不过，为这些行中每个数据值增加了一个列或行标签。同一样，自带行标签索引，默认为“隐式索引”即从 0 开始依次递增，行标签与中的数据项一一对应当然你也可以用“显式索引”的方式来设置行标签。
2025-04-02 21:33:22
1489
原创 Pandas基础及series对象
Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据- Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征- Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域- Pandas 的出现使得 Python 做数据分析的能力得到了大幅度提升，它主要实现了数据分析的五个重要环节：加载数据、整理数据、操作数据、构建数据模型、分析数据。
2025-04-02 21:18:47
1096
原创 Matplotlib绘制常用图像
柱状图的 X 轴位置，就是柱子的标签。: 柱状图的高度，就是y的值。: 柱状图的宽度，默认为 0.8。: 柱状图的底部位置，默认为 0,也就是原点叫啥名取啥值。: 柱状图与标签的对齐方式，可以是 'center'（居中对齐）或 'edge'（边缘对齐）。: 其他可选参数，用于定制柱状图的外观，如 color、edgecolor、linewidth 等。
2025-03-31 21:04:49
873
原创 Matplotlib基本使用
是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像。Matplotlib 图形组成：：指整个图形，可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等：绘制 2D 图像的实际区域，也称为轴域区，或者绘图区：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签。
2025-03-29 18:30:53
996
原创 Numpy用法(三)
如果元素数量不够，重复数组元素来填充新的形状（这就是它与shape和reshape的区别）。原来的形状是： (2, 3)补齐后的形状是： (3, 3)[[1 2 3][4 5 6][1 2 3]]原来的形状是： (2, 3)补齐后的形状是： (2, 2)[[1 2][3 4]]
2025-03-29 18:19:39
1098
原创 Numpy用法(二)
可以改变数组维度，但是返回的是一个新的数组，原数组的形状不会被修改.后产生的新数组是原数组的一个视图，即它与原数组共享相同的数据，但可以有不同的形状或维度，且对视图的修改会直接影响原数组数据。：新形状中的元素总数必须与原数组中的元素总数相同,即（2，3）可以改成（3，2）而不能是（2，2）[[1 2 3][4 5 6]][[1 2][3 4][5 6]]作为占位符：你可以使用作为占位符，让 numpy 自动计算某个维度的大小。也就是-1在哪，就会自动改变那个行或列的大小以适配新的形状。
2025-03-28 21:08:46
1431
原创 Numpy用法(一)
ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。a[x , y],x 为行索引，y 为列索引。x,y的格式都是 a : b : c ，其中 a,b,c 为整数，a 为起始索引，b 为结束索引，c 为步长。
2025-03-28 15:36:37
1192
原创 git的进阶使用
举个简单的例子，公司里两个人(A,B)同一天上班，都拉取了远程仓库数据。然后A做完了所有的工作，进行了x文件的修改并提交至远程仓库。而B在做自己工作的时候不小心或者需要修改x文件，B认为A没有操作x文件直接push没有问题。但是程序会报错，提醒B将远程仓库的内容pull，pull后x文件包含了A和B的修改，需要两个人联系如何整合代码，整合后再push进远程仓库。步骤就是：push 失败 — pull — 整合代码 — pushHEAD。
2025-03-25 21:27:56
844
原创 python-模块与包
模块是一个Python文件，每个文件就是一个模块- 通过语句导入模块中的内容- 一个项目拆分成多个模块会更方便阅读理解，更具有模块化- 模块导入后可以使用其中的变量、函数、类等。
2025-03-23 13:23:33
759
原创 python异常处理
编程时难免遇到问题，遇到问题时会导致其后代码不执行。为了解决，这里就使用了异常处理让程序继续执行。异常处理的好坏决定这个程序的鲁棒性。
2025-03-23 13:10:38
846
原创 迭代器与生成器
class A:self.x = 1# 自定义iter魔术方法，将对象返回为一个可迭代对象# 自定义next魔术方法，返回迭代的下一个值return 100a = A()print(i)100 100...13 a = A()657由此可见，尽管是数字，只要自定义了`iter`魔术方法就可以让它变成一个可迭代对象。而next的返回值自定义后会作为每次迭代的返回值。for循环就很容易陷入死循环，因为next没有设置打断的条件。
2025-03-23 13:01:06
971
原创 OOP基本特性
封装是指将对象的属性和方法包装在一起，对外隐藏实现细节，只提供必要的接口给外部访问。- 在Python中，通过方法初始化属性，并通过方法来操作这些属性。- 以 __ 开头的属性或方法是私有的，在无法直接使用- 可使用属性和方法控制外部访问。
2025-03-21 21:12:11
934
原创 python类与对象(二)
类方法属于类，指定由类来访问，但类和该类的实例都可以调用类方法- 类方法需要使用@classmethod装饰器定义- 类方法至少有一个形参用于绑定类，约定为cls- 类方法不能访问此类创建的对象的实例属性，只能访问类属性11fun21fun21来个用得到类方法的案例，常常用作方法，即批量生产。
2025-03-20 21:31:02
991
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人