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数据探查：我们将k均值、DBSCAN和凝聚聚类算法应用于Wild数据集中的LabeledFaces，并查看它们是否找到了有趣的结构。我们将使用数据的特征脸表示，它由包含100个成分的PCA(whiten=True)生成：people=fetch_lfw_people(data_home="C:\\Users\\86185\\Downloads\\",min_faces_per_
- 2024-06-21bert分类的代码
importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
- 2024-06-21prometheus 中文说明告警指标
https://blog.51cto.com/qiangsh/1977449主机和硬件监控可用内存指标主机中可用内存容量不足10%-alert:HostOutOfMemoryexpr:node_memory_MemAvailable_bytes/node_memory_MemTotal_bytes*100<10for:5mlabels:severity:warningannotations:
- 2024-06-21A Guide to Setting Plot Styles Based on the Matplotlib Library
AGuidetoSettingPlotStylesBasedontheMatplotlibLibraryDateAuthorVersionNote2024.06.21DogTaoV1.0Finishthedocument.文章目录AGuidetoSettingPlotStylesBasedontheMatplotlibLibraryBasicUsageDrawplotsAdjuststyleSaveplotsAnnotatepl
- 2024-06-21html做一个雷达图的软件
要实现一个在线输入数据并生成雷达图的功能，可以使用HTML表单和JavaScript来处理用户输入的数据。以下是一个示例代码，演示了如何实现这个功能：<!DOCTYPEhtml><htmllang="zh"><head><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-wi
- 2024-06-17从头到尾实现CIFAR-10图像分类：数据预处理到模型优化
在深度学习领域，图像分类任务是基础也是极其重要的一部分，CIFAR-10数据集是这类问题的经典数据集之一。本文将详细介绍如何加载和预处理CIFAR-10数据集，构建简单和复杂的神经网络模型，以及通过改进模型结构来优化分类性能。一、处理CIFAR-10数据集：数据加载与预处理详解1、CIFAR-
- 2024-06-12【机器学习】支持向量机（个人笔记）
目录SVM分类器的误差函数分类误差函数距离误差函数C参数非线性边界的SVM分类器（内核方法）多项式内核径向基函数（RBF）内核源代码文件请点击此处！SVM分类器的误差函数SVM使用两条平行线，使用中心线作为参考系\(L:\w_1x_1+w_2x_2+b=0\)。我们构造两条线，一条在上面，一条在
- 2024-06-10用python进行选岗
importpandasaspdfromopenpyxlimportworkbook#新建一张表存储提取数据wb=workbook.Workbook()#使用pandas的read_excel函数，设置参数sheet_name为None来获取所有sheet的名称sheet_names=list(pd.read_excel('filename.xls',sheet_name=None).keys())forsh
- 2024-06-08机器学习之K近邻算法实现
importoperatorfromnumpyimportarray,tiledefcreate_dataset():_dataset=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])_labels=['A','A','B','B']return_dataset,_labelsdefclassify(
- 2024-06-08Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）
%步骤1：准备数据%假设你已经准备好了股票价格的训练数据和测试数据%训练数据：train_data，包含n个训练样本，每个样本有m个时间步长的特征%训练标签：train_labels，包含n个训练样本的目标值（股票价格）%测试数据：test_data，包含k个测试样本，每个样本有m个时间步长的特征%测试标
- 2024-06-07BERT+P-Tuning文本分类模型
基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建模型搭建本项目中完成BERT+P-Tuning模型搭建、训练及应用的步骤如下（注意：因为本项目中使用的是BERT预训练模型，所以直接加载即可，无需重复搭建模型架构）:一、实现模型工具类函数二、实现模型训练函数,验证函数三、实现模型预测函
- 2024-06-06用Python写一个用户标签分析体系
用户标签分析体系是一个用于对用户进行分类和标注的工具，可以根据用户的行为、兴趣、喜好等特征进行分析。以下是一个简单的Python示例，使用Pandas库和NLTK库实现用户标签分析体系。 首先，确保已经安装了Pandas和NLTK库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：```bashpipi
- 2024-06-05Python 全栈体系【四阶】（五十七）
第五章深度学习十三、自然语言处理（NLP）2.传统NLP处理技术2.4关键词提取关键词提取是提取出代表文章重要内容的一组词，对文本聚类、分类、自动摘要起到重要作用。此外，关键词提取还能使人们便捷地浏览和获取信息。现实中大量文本不包含关键词，自动提取关检测技术具有重要
- 2024-06-05实验19-使用keras完成语音识别
wavs_to_model.pyimportwaveimportnumpyasnpimportosimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensenum_class=0#加载的语音文件有几种类别labsIndName=[]##训练集标签的名字["seven","stop"]#加载数
- 2024-06-04基于双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention实现柴油机故障诊断附matlab代码
%加载数据集和标签load(‘diesel_dataset.mat’);%假设数据集存储在diesel_dataset.mat文件中data=diesel_dataset.data;labels=diesel_dataset.labels;%数据预处理%这里假设你已经完成了数据的预处理，包括特征提取、归一化等步骤%划分训练集和测试集[tra
- 2024-06-04学习笔记15：第二种加载数据的方法
转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14367560.html构建路径集和标签集取出所有路径importgloball_imgs_path=glob.glob(r"E:\datasets2\29-42\29-42\dataset2\dataset2\*.jpg")获得所有标签species=['cloudy','rain','shine',&
- 2024-06-04学习笔记17：DenseNet实现多分类（卷积基特征提取）
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- 2024-06-03机器学习_聚类算法详解
聚类算法是无监督学习的一种，主要用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似度，而不同簇之间的样本差异较大。以下是几种常见的聚类算法及其详细讲解：1.K-means聚类原理K-means是一种迭代优化算法，目标是将数据集分成K个簇，每个簇由一个中心点
- 2024-06-02【自然语言处理】中文垃圾邮件的分类代码
代码如下："""author:wangyilin"""importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefget_data():'''获取数据:return:文本数据，对应的labels'''withopen("
- 2024-05-30人工智能在脉搏分析中的matlab应用实例和代码
当涉及到人工智能在脉搏分析中的MATLAB应用实例和代码时，我们可以考虑使用简单的机器学习算法（如支持向量机或随机森林）来分类脉搏信号，或者使用深度学习算法（如卷积神经网络或长短时记忆网络）来检测异常或预测未来的脉搏模式。以下是一个简化的MATLAB代码示例，展示了如何使用机器学
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目录importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoader,RandomSampler,SequentialSamplerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,BertConfigfromtransformersimpo
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