数据科学家在使用Python时常犯的9个错误
最佳实践都是从错误中总结出来的，所以这里我们总结了一些遇到的最常见的错误，并提供了如何最好地解决这些错误的方法、想法和资源。
机器学习之支持向量机（SVM）的求解方法
支持向量机就是寻找一个超平面，将不同的样本分分隔开来，其中间隔分为硬间隔和软间隔，硬间隔就是不允许样本分错，而软间隔就是允许一定程度上样本存在偏差，后者更符合实际。支持向量机思路简单但是求解过程还是比较复杂，需要将原函数通过拉格朗日乘子法并附上KKT条件是的问题有强对偶性，再使用SMO等算法进行高效
OpenCV-迷宫解密
如下图所示，可以看到是一张较为复杂的迷宫图，相信也有人尝试过自己一点一点的找出口，但我们肉眼来解谜恐怕眼睛有点小难受，特别是走了半天发现这迷宫无解，代入一下已经生气了，所以我们何必不直接开挂，使用opencv来代替我们寻找最优解。恩，不错，那就整！注：图像自己截图获取即可。
图像处理：推导Canny边缘检测算法
Canny算法的历史年代久远，但它却是我目前接触的当中使用的最多的一种，它的好是好在哪里，为什么它在目前的研究当中被广泛使用？如果只停留在表面的调用上，我们并不能厚颜无耻的说我们已经是一个专家了，推导它的底层逻辑，是否能在我们以后的学习中为我们提供一些好的思路呢？我不知道，因为只有试过才知道。
时间序列平滑法中边缘数据的处理技术
金融市场的时间序列数据是出了名的杂乱，并且很难处理。这也是为什么人们都对金融数学领域如此有趣的部分原因!
搞AI开发，你不得不会的PyCharm技术
PyCharm在AI项目开发提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。
机器学习：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)
本文基于朴素贝叶斯原理实现一个有趣的应用——单词拼写修正器，并梳理一些贝叶斯公式中的细节加深理解，最后给出python代码
2022年10个用于时间序列分析的Python库推荐
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库，现在已经是2022年了，我们看看又有什么新的推荐
Python消除警告的实用解决方案
本文主要介绍了Python消除警告的实用解决方案，希望对新手有所帮助。文章目录1. 问题描述2. 解决方案 2.1 尝试方案一 2.2 尝试方案二 2.3 最终解决方案1. 问题描述 最近在使用文本处理模块textacy中的textacy.extract.pos_regex_ma
[Python从零到壹] 五十四.图像增强及运算篇之局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像增强概念和直方图均衡化。这篇文章将继续讲解图像增强，包括图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请
NumPy数据分析基础：数组形态转换转置操作一文详解
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起
【Tensorflow】Tensorflow安装成功无法导入
解决安装Tensorflow成功后在PyCharm和Anaconda无法import导入软件包并使用。
Opencv项目实战：12 你这背景太假啦！
《Opencv项目实战：12 背景板移除和替换》平常我们在各个平台，比如某音、B站、小红薯等，有这么一群创作者——虚拟人物、带有各种背景板的创作者，前段时间还玩出了一个“我的背景板假吗？”这样的梗，那么我们今天要制作的是更改我们的背景板，将原有的去除，添加上新的背景板，并可以通过敲击键盘对背景板进行
Python中的层次聚类，详细讲解
机器学习中的层次聚类，python实现
Python 三维无预测拦截机动目标的实现
Python 三维无预测拦截机动目标的实现
Ubuntu20.04服务器深度学习环境配置教程以及基于Win10的VScode远程连接开发
基于Win10系统下VScode远程开发的Ubuntu20.04服务器深度学习环境配置教程
NumPy模块——数组的创建与使用
本文主要讲述Python数据处理Numpy模块中的数组这一概念进行解释和说明，主要介绍数组的创建和使用方法，为方便理解，以列表与之作对比加深理解！
Python实现基于机器学习的手写数字识别系统
安装好的OpenCV中有自带的分类器，但是很不幸的是自带的分类器仅有关于人脸识别方向的，如果是做人脸识别方向的研究使用该分类器将会非常方便。本章将介绍如何使用计算机视觉库OpenCV调用电脑摄像头、找到帧画面中的数字并对数字进行识别前的处理，最后调用训练好的手写数字模型将识别结果在原帧画面中显示出来
如何在colab上运行违规停车检测系统？
如何在colab上运行违规停车检测系统？
机器学习：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)
朴素贝叶斯中的属性独立性假设在实际上很难成立，因此引入半朴素贝叶斯分类器，其核心思想是：适当考虑部分属性的相互依赖。本文介绍典型的半朴素贝叶斯分类AODE原理及Python实现
