本项目通过python实现验证码识别，包括数据集制作，模型训练，测试等。 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com opencv-python==3.4.3.18 1、是cut.py切割成单个字符【已完成可跳过】 2、label.py将字符图片标上标签，其实就是手动标注的，也可以自己手动标注【已完成可跳过】 3、train.py用来训练模型，查看准确度 4、test.py用来查看效果，测试 自制数据集过程： 1、切割成单个字符，需要将cut.py和train文件夹放到同一个目录下，视频中在edu-cut文件夹里实验,运行cut.py自动分割。因为目录里的train文件夹是分割好的，分割好的放到char文件夹里，继续第二步。 2、当有了train和char文件夹后，开始标注图片。将label.py和train和char文件夹放在edu-label目录下，运行label.py，看弹出图片是什么就输入什么，一个个标注好即可

可以保存加载模型、有评价指标和训练过程的损失正确率图像，预测值和真实值对比等、正确率很高 绝对不是垃圾代码！！！！

使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战： 问题说明： 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下： import numpy as np import pandas as pd import matpl

基于python机器学习实现的人脸识别大作业源码+课程报告+项目说明.zip 【资源说明】 1. photo_lib_sec_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对照片的性别识别 2. photo_sex_rec 参考网上教程，运用机器学习识别照片中人物的性别 3. photo_test 对照片中人脸和眼睛的识别 4. video_face_rec 视频中人脸的识别 5. video_lib_sex_rec 调用simple_CNN.81-0.96.hdf5进行对视频的性别识别 6. video_sex_rec 视频中人物性别识别 7. project.md 工程代码说明文档 8. 运用BP神经网络实现性别检测（工作报告） 工作流程的大体报告

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况

自用python机器学习

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 工作原理 存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。 用以下这幅图可以很好的解释kNN算法： 不同形状的点，为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得出： 如果k=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的

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