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Pandas高级教程之:稀疏数据结构（数据集的稀疏性）

简介如果数据中有很多NaN的值，存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题，Pandas引入了一种叫做Sparsedata的结构，来有效的存储这些NaN的值。...

使用TensorFlow创建能够图像重建的自编码器模型

想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。我相信你很快就能做到。但是你的大脑是怎么做到的呢?首先，它会分析空槽周围的图片(在这里你需要固定拼图的一块)。如果图片中有一棵树，你会寻找绿色的部分(这...

OpenCV(50)——实现油画效果（opencv 特效）

油画的实现原理油画简单的理解是带有艺术感的图像，色彩相对于原图要更加鲜艳，但却是失真的。...

从零学AI之图像算法2:怎么用opencv读取图片和视频?

大多数的cv应用程序需要将图像作为输入、同时也会将图像作为输出结果。一个交互式cv应用程序可能会将摄像头作为输入源，通过窗口显示输出结果。而其他的输入和输出还可能是图像文件、视频文件和原始字节（rawbyte),因此就涉及到了图像、视频的读取。例如，在网络中传输的原始字节，这些原始字节可能是由应用...

使用 TimeGAN 建模和生成时间序列数据

使用具有TimeGAN高级实现的库生成时间序列数据在本文中，我们将研究时间序列数据并探索一种生成合成时间序列数据的方法。时间序列数据—简要概述时间序列数据与常规表格数据有什么不同呢？时间序列数据集有一个额外的维度——时间。我们可以将其视为3D数据集。比如说，我们有一个包含5个特...

Python数学建模系列(三):规划问题之非线性规划

若数学公式显示有问题，可以参考：Python数学建模系列（三）：规划问题之非线性规划...

迁移学习和冷启动（迁移和启发区别）

?　本文是《智能风控原理、算法和工程实践》第3章学习笔记。算法推导部分较难，就没有列出来，因为我也看不懂。冷启动?　冷启动是指在没有或只有很少量数据的情况下，从0到1建立业务模型的过程。在风控业务中，早期缺乏数据积累，迁移学习和异常检测技术都可以用来处理部分冷启动问题。应用场景新开了某个业务，只有少...

构建对象检测模型（建立对象模型的五个层次）

目标检测当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。建立一个模型的能力，可以通过图像，告诉我什么样的物体存在！当人类看到一幅图像时，我们在几秒钟内就能识别出感兴趣的物体。机器不是这样的。因此...

通过交叉验证构建可靠的机器学习模型

交叉验证是一种用来衡量和评估机器学习模型性能的技术。在培训期间，我们创建了训练集的多个分区，并在这些分区的不同子集上进行训练/测试。交叉验证经常用于为给定的数据集训练、测量和最终选择机器学习模型，因为它有助于评估模型的结果在实践中如何推广到独立的数据集。最重要的是，交叉验证已经被证明可以产生比其他方...

NumPy数组有几种创建方法?（numpy创建数组类型）

创建ndarray对象的方式有若干种，其中最简单的方式就是使用array()函数，在调用该函数时传入一个Python现有的类型即可，比如列表、元组。例如，通过array()函数分别创建一个一维数组和二维数组，具体代码如下。In[9]:importnumpyasnpIn[10]:dat...