鉴别真伪-是否是美国哈弗馆训

励志馆训:学习与成功
馆训:­
1.现在睡觉的话会做梦而现在学习的话会让梦实现­

This moment will nap, you will have a dream; But this moment study,you will interpret a dream.­

2.我无所事事地度过的今天是昨天死去的人们所奢望的明天­

I leave uncultivated today, was precisely yesterday­
perishes tomorrow which person of the body implored.­

3.感到晚了的时候其实是最早的时候­

Thought is already is late, exactly is the earliest time.­

4.不要把今天的事拖到明天­

Not matter of the today will drag tomorrow.­

5.学习的痛苦是一时的,而没有学习的痛苦是一辈子的­

Time the study pain is temporary, has not learned the pain is life-long.­

6.学习不是人生的全部但连学习都征服不了你还能做什么?­

The study certainly is not the life complete. But, sincecontinually life part of - studies also is unable to conquer, what butalso can make?­

7.学习不是因为缺少时间,而是缺少努力­

Studies this matter, lacks the time, but is lacks diligently.­

8.所有人的成功都不是偶然的­

Nobody can casually succeed, it comes from the thoroughself-control and the will.­

9.无法避免的痛苦就去享受吧!­

Please enjoy the pain which is unable to avoid.­

10.早起的鸟儿有虫吃­

Only has compared to the others early, diligently diligently, canfeel the successful taste.­

11.成功并不属于每个人­

Nobody can casually succeed­

12.时间在流逝­

HOW time flies­

13.今天流下的口水将变成明天流下的泪水­

Now drips the saliva, will become tomorrow the tear­

由[url]http://hi.baidu.com/wmkoyo/blog/item/2e8eff35b4f22b1b91ef3943.html[/url]转载- 作者[color=red]wmkoyo[/color]
### 关于使用机器学习进行真假钞票鉴别的实战项目 #### 项目概述 在金融领域,利用机器学习技术来识别真假钞票是一项重要的应用。通过分析钞票图像中的特征数据,可以练模型以区分真伪钞票。一个典型的案例是基于Banknote Authentication Data Set的数据集来进行分类预测[^1]。 #### 数据集描述 此数据集中包含了四个属性用于描述提取自钞票图片的不同统计特性: - 方差:波形变换后的图像方差 - 偏度:波形变换后的偏斜程度 - 库尔托西斯:波形变换后的峰度 - 熵:波形变换后的熵值 这些数值由灰度级别的轮廓图计算得出,并且每条记录都有一个标签表示该样本是否属于真实货币(0代表伪造, 1代表真实)[^2]。 #### 模型构建过程 为了实现这一目标,通常会采用监督学习方法。以下是Python代码片段展示如何加载并预处理上述提到的数据集: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据集 url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00267/data_banknote_authentication.txt" data = pd.read_csv(url, header=None) X = data.iloc[:, :-1].values # 特征列 y = data.iloc[:, -1].values # 标签列 (最后一列为类别信息) # 划分练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` 接着可以选择合适的算法如支持向量机(SVM),随机森林(Random Forests)等建立分类器并对模型性能做出评估[^3]。
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