JSON（javascript object notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。...key-val JSON是在2001年开始推广的数据格式，目前已成为主流的数据格式。 JSON易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...通常程序在网络传输时会先将数据（结构体、map）等序列化成json字符串，到接收方得到json数据时，再反序列化恢复成原来的数据类型。这种方式已成为各个语言的标准。...= nil { fmt.Println("序列化失败,error=", err) } fmt.Printf("序列化之后的结果：%v\n", string(data))...要想序列化成小写的，只需要用tag指定即可： ? ? 对普通数据类型进行序列化是没意义的，只是相当于转换成string类型。
NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集
接着前面2期rbf相关的应用分享一下rbf在分类场景的应用，数据集采用iris 前期参考 Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 一、数据集 iris以鸢尾花的特征作为数据来源...，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。...每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。...数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较 二、编程步骤、思路 （1）读取训练数据通过load函数读取训练数据，并对数据进行打乱，提取对应的数据分为训练和验证数据，训练集和验证集...训练模型 net = newrb(XTrain,YTrain,eg,sc); NEWRB, neurons = 0, MSE = 0.656327 预测准确率： 97.7778 % （3）使用新的数据集测试这个网络将待识别的样本数据
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正 拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~ 男女比例 先看看患病比率，男女比例这些常规的 countNoDisease...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
2.具体实现 （1）方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier...(X_test,y_test))) （2）方法二 ①使用读取文件的方式，使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率，对载入的数据使用shuffle()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割...将距离进行排序，并返回索引值， ④取出值最小的k个，获得其标签值，存进一个字典，标签值为键，出现次数为值，对字典进行按值的大小递减排序，将字典第一个键的值存入预测结果的列表中，计算完所有测试集数据后，...⑤将预测结果与测试集本身的标签进行对比，得出分数。...进行数据处理 :param filename: 数据集的路径 :return: 返回数据集的数据，标签，以及标签名 """ with open(filename) as csv_file:
从公开的数据集上调研一下可能性，但是没有发现有类似的数据集，于是想着从其他的方式入手，大致方向有三个，第一个就是利用人脸检测的框来推断出身体的位置，从而得到身体的框；第二种就是通过行人检测的数据集，将行人框的高度缩小一半来得到上半身的框...；第三种是利用人体关键点检测数据集，利用关键点来确定上半身的框。...经过调研和讨论，还是觉得用关键点的方式比较靠谱，最终选择了 COCO 数据集，它有 17 个关键点标注，我们可以利用左右肩和左右臀这四个关键点来实现上半身的检测，整一个流程的 pipeline 如下图，...这里是 COCO 对人体标注的所有关键点，我们只需要取其中的四个就行了，注意 COCO 的一个关键点对应着数组中的三个数，也就是 (x, y, flag)，其中 flag 为 0 代表关键点没有标注，为...所以接下去就直接遍历训练集的所有图片找到有关键点标注的图片并且修改成 bounding box 了，代码贴在下面，完整的代码可以在我的 GitHub 仓库找到 import json import numpy
描述 在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分...需要用的方法如下： 注：df代表一个pd.DataFrame df = df.sample(frac=1.0): 按100%的比例抽样即达到打乱数据的效果 df = df.reset_index()：...打乱数据之后index也是乱的，如果你的index没有特征意义的话，直接重置就可以了，否则就在打乱之前把index加进新的一列，再生成无意义的index train = df.loc[0:a]: 进行切分操作
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12489069.html 使用预训练的resnet18模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735
[PyTorch小试牛刀]实战四·CNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示
[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示
介绍 我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。...我认为我们大多数人对Pandas应该有所了解，并且可能会在我们的数据生活中例行使用它，但是我觉得许多人都不熟悉Streamlit，下面我们从Pandas的简单介绍开始 在处理Python中的数据时，Pandas...对于我们的应用程序，我们将使用Streamlit为我们的时间序列数据渲染一个交互式滑动过滤器，该数据也将即时可视化。...我们将使用随机生成的数据集，它有一个日期、时间和值的列，如下所示。...最后，运行我们的程序 streamlit run file_name.py 结果 一个交互式仪表板，允许你可视化地过滤你的时间序列数据，并在同一时间可视化它!
本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...目前对于边际分布，想通过非参数核估计来估计其边际分布，不知道是否可行，数据为年度的周数据，为52个。...数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...t.nn.Sequential( t.nn.LSTM( # LSTM 效果要比 nn.RNN() 好多了 input_size=28, # 图片每行的数据像素点
p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。 本示例使用日语元音数据集。...为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。下图显示了对数据进行排序之前和之后的填充序列的效果。 获取每个观察的序列长度。...确保测试数据的组织方式相同。按序列长度对测试数据进行排序。 分类测试数据。要减少分类过程引入的数据量，请将批量大小设置为27。要应用与训练数据相同的填充，请将序列长度指定为 'longest'。.../numel(YTest) acc = 0.9730 本文选自《matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类》。
p=4146 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016...有50个长度为672的时间序列（消费者），长度为2周的耗电量的时间序列。这些测量数据来自智能电表。 维数太高，会发生维数的诅咒。因此，我们必须以某种方式降低维度。...在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。 维数上已大大降低。...让我们对数据进行聚类并可视化其结果。 让我们绘制 评估的结果。 聚类的最佳数目为7。让我们绘制结果。 提取的消费数据比平均季节性数据更平滑。现在，K 中心提取了4个典型的轮廓，并确定了3个簇。...---- 本文摘选《对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归》
p=19751本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。本示例使用日语元音数据集。...数据集包含270个训练观察和370个测试观察。加载序列数据加载日语元音训练数据。 XTrain 是包含长度可变的维度12的270个序列的单元阵列。 ...为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。下图显示了对数据进行排序之前和之后的填充序列的效果。获取每个观察的序列长度。...确保测试数据的组织方式相同。按序列长度对测试数据进行排序。分类测试数据。要减少分类过程引入的数据量，请将批量大小设置为27。要应用与训练数据相同的填充，请将序列长度指定为 'longest'。
p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。...LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。 相关视频 本示例使用日语元音数据集。...为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。下图显示了对数据进行排序之前和之后的填充序列的效果。 获取每个观察的序列长度。...确保测试数据的组织方式相同。按序列长度对测试数据进行排序。 分类测试数据。要减少分类过程引入的数据量，请将批量大小设置为27。要应用与训练数据相同的填充，请将序列长度指定为 'longest'。.../numel(YTest) acc = 0.9730 本文选自《matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类》。
p=17748 在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。...我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理...首先让我们清理 训练数据集。 #查看数据 train_df.head().append(train_df.tail()) #显示前5行。 ?...如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。 第一，让我们按销售量、客户等比较商店。...促销仅在工作日进行。 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。
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