RuntimeWarning: divide by zero encountered in log错误解决
最近在学习《机器学习实战》这本书时，朴素贝叶斯那里遇到了这样的问题。然后运行时出现了下面的问题：虽然不影响最终的结果，但是警告看起来让人不舒服。我们排查原因，是存在数字太小的原因，溢出，计算过程中出现-inf，再做其他运算，结果还是-inf。比如我们展示一下结果：结果如下：探索原因当概率很小时，取对
Pyinstaller打包报错小结
1.Pyinstaller打包exe文件，执行后提示缺失yaml，csv，dll等资源文件。2.打包后运行提示 WARNING: file already exists but should not: C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp_MEI130922\to
机器学习实验二 K折交叉验证找最佳K值并可视化分析
一、实验目的：（1）K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以在有限的数据下充分利用数据集，提高模型精度和泛化能力。K折交叉验证将数据集分成K个互不重叠的子集，每次选取其中一个子集作为测试集，剩余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的误差，重复该过程K次，最终得到K个误差值的平均数作为模
Py的mglearn库：Python机器学习工具之mglearn库使用指南
mglearn是一个开源的Python库，旨在支持学习和理解机器学习算法。mglearn库包含了一些已经成为机器学习标准工具的数据集和代码，也提供了一些独特的可视化方法，以帮助理解学习模型的工作原理。mglearn是Python中一款非常有用的机器学习库，它提供了一些有用的可视化工具，可用于更好地理
python - 动物识别产生式系统实验
以规则库建立二维数组list1,然后通过遍历事实数组list中的每一位事实，先在规则库list1行中找到与该事实相同的，再找list1中的列是否在list中存在，全部存在，则将该行规则的console加入list中，再遍历list中的下一条数据，直到遍历完成即可。在遍历过程中，一旦有console加
Stable-Baselines 3 部分源代码解读 3 ppo.py
阅读PPO相关的源码，了解一下标准库是如何建立PPO算法以及各种tricks的，以便于自己的复现。在Pycharm里面一直跳转，可以看到PPO类是最终继承于基类，也就是这个py文件的内容。所以阅读源码就先从这里开始。: )
Python小实验2—产生式系统实验
文章目录1、实验内容2、实验目的3、实验思路4、源代码5、实验结果1、实验内容设已知初始事实存放在综合数据库中:该动物身上有:暗斑点，长脖子，长腿，奶，蹄·推理机构的工作过程:( 1)从规则库中取出r，检查其前提是否可与综合数据库中的已知事实匹配。匹配失败则r不能被用于推理。然后取r,进行同样的工作
Unresolved reference ‘sklearn‘的问题解决，不用安装Anaconda
Unresolved reference 'sklearn'的问题解决
通过yfinance访问金融数据—获取数据
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手把手带你用Python和文心一言搭建《AI看图写诗》网页项目（附上完整项目源码）
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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
传感器课后习题
安徽理工大学传感器技术期末复习必背
TimesNet:时间序列预测的最新模型
在本文中，我们将探讨TimesNet的架构和内部工作原理。然后将该模型应用于预测任务，与N-BEATS和N-HiTS进行对比。
投资组合--蒙特卡洛模拟(Python)
运行10000次随机构建的组合比例（不做空任何一只股票）模拟结果如下（右上角蓝色方块对应夏普比率最大的组合）有效边界及市场组合——蒙特卡洛模拟。获取全部模拟中夏普比率最大值。首先import需要用到的库。加载画图的库并忽略告警。
机器学习环境配置
在学习一段时间机器学习后，本菜鸟深受环境配置的毒打，故记录一点步骤为以后电脑万一需要格式化做准备以及为新人提供一点帮助吧。本文讲述内容包含python、tensorflow、anaconda、Numpy、jupyter、CUDA、Pytorch的安装。
使用LabelMe标注目标检测数据集并转换为COCO2017格式
COCO数据集是模板检测中经典和标准格式，当我们使用LabelMe给目标检测打标签后，如何转换为COCO数据集格式呢？转换成功后又如何可视化COCO数据集检验是否标注和转换正确呢？
车牌识别数据集（蓝牌、黄牌、绿牌）及相关转换代码
车牌识别数据集（可识别车牌字符），已经手工标注并筛选好可直接使用。
基于ros和openpcdet使用自己的雷达进行实时三维目标检测
使用openpcdet和ros进行实时三维检测，用自己的雷达。
