基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址
餐饮业生意好坏的影响因素通常有很多，包括店铺菜系、口味、服务态度、周边环境、人口密度、所在区域、人均消费等等方面。本项目以上海城市为例，对其餐饮业消费数据进行统计分析，从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行横向比较。针对某一商铺类型，将上海划分成格网空间，做空间指标评价，基于聚类
Python 3.11比3.10 快60%：使用冒泡排序和递归函数对比测试
Python 3.11中特意强调了优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？
机器学习作业(第十八次课堂作业)
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轻松学习学 Pandas：17个函数操作可以这样学起来
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。喜欢记得收藏、点赞、关注。sort_values(dogs[dogs['size'] == 'medium'] .sort_values('type') .groupby('typ
机器学习——k近邻（KNN算法）工作原理、代码实现详解
机器学习——k近邻（KNN算法）工作原理、欧式距离、代码实现详解
Python-安装Pytorch
文章目录一.安装Anaconda二.创建虚拟环境三.安装pytorch四.配置jupyter notebook注：本文参考了深入浅出PyTorch一.安装Anaconda安装步骤略.二.创建虚拟环境1.打开Anaconda Prompt2.创建虚拟环境conda create -n env_name
【OpenCV学习笔记15-目标跟踪算法介绍及实战
文章目录1. 目标追踪介绍2. OpenCV目标追踪算法介绍3. 目标追踪过程3.1 定义目标追踪算法3.2 初始化追踪器集合3.3 更新目标追踪器3.4 绘制目标区域3.5 对感兴趣的区域进行框截取ROI：3.5.1 框选ROI区域：3.5.2 截取ROI：3.7 **根据需要创建新的追踪目标**
Python学习笔记（3）：numpy模块
一、numpy库库的名称：numpy作用：numpy是一个非常有用的三方库，支持大量的维度数组和矩阵计算，提供大量数学函数导入方法：在命令行里输入：pip install numpy然后可以在代码中导入使用了import numpy as np二、功能总结1. array()作用：构建一个数组类型的
强化学习PPO代码讲解
查看代码对于算法的理解直观重要，这使得你的知识不止停留在概念的层面，而是深入到应用层面。代码采用了简单易懂的强化学习库PARL，对新手十分友好。
强化学习基础记录
强化学习Actor-Critic记录
Python第三方库推荐：pyttsx3
今天要推荐的Python第三方库命名为“pyttsx3”。pyttsx3是一个语音库，通过调用此库，很容易就可以让程序“开口说话”，不仅增强了程序的交互性，还能够给人以一种亲切感。pyttsx3库简单易用，是新手的好选择。安装pyttsx3 安装这一步骤应该不用多说了，进入cmd，输入：pip
Python验证码识别和生成(5000字详细实例和概念讲解)
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matplotlib进阶教程：如何逐步美化一个折线图
大家好，今天分享一个非常有趣的 Python 教程，如何美化一个 matplotlib 折线图，喜欢记得收藏、关注、点赞。注：数据、完整代码、技术交流文末获取1. 导入包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotl
秩和比综合评价法（RSR）详解及Python实现和应用
秩和比综合评价法是量化分析数学建模最常用的评价模型之一，在参与数学建模的一些比赛中出现过频数较多的评价系统或是政策影响因素等级排序等相关主题，该模型很够很好的建立评价系统，在多篇国赛美赛优秀论文中都出现过其身影。本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读这篇博客能够学会RSR方法并能实际运用，而且能够记
机器学习决策树作业
机器学习决策树作业作业1：用独热编码表达天气数据集，并画出决策树。作业2：对于以下数据集，实际值和预测值：data = {‘y_Actual’: [‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ##‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ‘Yes’
使用 flask_whooshalchemyplus jieba实现flask的全局搜索
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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-
python 参加某图像去噪比赛有感
python 参加某图像去噪比赛有感用之前的去噪图镇文一、体会二、收获三、经验分享(部分源码展示与注释)3.1 输入3.2 网络3.3 损失函数3.4 传统滤波方法四、主要参考链接用之前的去噪图镇文一、体会本菜鸡本科毕设在FPGA上搞过图像滤波等算法，研究生期间虽然搞的是基于深度学习的图形学，但是主
机器学习系列8 基于Python构建Web应用以使用机器学习模型
👽👽👽在本文中，我将带你使用Python的Flask框架与Pickle模块构建了Web应用程序，在UFO目击数据集上构建了逻辑回归多分类模型，并将其集成在Web程序中。🏆🏆🏆
从入门到一位合格的爬虫师，这几点很重要
一位合格的爬虫师没你想的这么简单
