应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

paip.python php的未来预测以及它们的比较优缺点 跟个php比..python有下列的优点: 1.桌面gui 功能强大. 主要是pyqt很好...而ruby qt 则好像不更新了..php-gtk好像不太流行..lua好像只能使用WX,简单   Python 对跨平台的 GUI 工具集 Qt 的包装实现了 440 个类以及 6000 个函数或者方法 ,PyQt 是作为 Python 的插件实现的.,功能 非常强大,可以用Qt开发多美漂亮的界面,也就可以用PyQt开发多么漂亮的界面.

一.相关代码及训练好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convolutional Neural Network  https://github.com/eveningglow/age-and-gender-classification 二.部署 1.打开Caffe.sln工程,编译方法见:https://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/938

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im

V1.0 功能:从比较知名的几个电影下载网站爬取下载链接,并自动打印出来: 代码: # -*- coding: utf8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests, lxml from urllib.parse import quote import re def get_name(): while 1: moviename = input('请输入要查找的电影名\n->') moviename_quote = quote(moviena

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr

python3 学习机器学习api 使用两种k近邻回归模型 分别是 平均k近邻回归 和 距离加权k近邻回归 进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standard

python3 学习使用api 支持向量机的两种核函数模型进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm impor

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

if __name__=="__main__": '''============================先导入数据==================================''' file_train = 'F:/goverment/exceloperating/all_tocai_train.csv' file_test = 'F:/goverment/exceloperating/all_tocai_test.csv' importSmallContentdata

电影投票:程序先给出几个目前正在上映的电影列表. 由用户给每个电影投票.最终将该用户投票信息公布出来 lst = ['北京遇上西雅图', '解救吴先生', '美国往事', '西西里的美丽传说']结果: {'北京遇上西雅图': 99, '解救吴先生': 80, '美国往事': 6, '西西里的美丽传说': 23} lst = ['北京遇上西雅图', '解救吴先生', '美国往事', '西西里的美丽传说'] new = [] dic = dict.fromkeys(lst,0) # {'北京遇上西雅

数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式

年龄和性别检测 使用Python编程语言带你完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务. 首先需要编写用于检测人脸的代码,因为如果没有人脸检测,我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务. 下一步是预测图像中人的性别.在这里,我将性别网络加载到内存中,并将检测到的人脸通过网络传输,用于性别检测任务. 下一个任务是预测图像中人类的年龄.这里我将加载网络并使用前向传递来获取输出.由于网络架构与性别网络相似,我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄. python答疑 咨询 学习交流群2:

1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(Vitebi Algorthim). 维特比算法在隐马尔科夫模型的预测算法中已经详细介绍和Python实现过,详见以前的博客: [机器学习][隐马尔可夫模型-4]维特比算法:算法详解+示例讲解+Python实现 2.CRF的预测算法之维特比算法2.1维特比算法简介维特比算法实际使用动态规划解CRF条件

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 21 12:24:37 2017 @author: Douzi """ import pandas as pd # 用户信息 unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users = pd.read_table('ch02/movielens/users.dat', sep=':

介绍 看电影是目前人们休闲娱乐,消遣时光的选择之一.我们都知道,有些电影的票房很高,有的电影票房却很低,那么决定票房的因素是什么呢?本次将介绍,如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房. 知识点 数据预处理 建立预测模型 电影票房预测介绍 电影产业在 2018 年估计达到 417 亿美元,电影业比以往任何时候都更受欢迎. 那么电影可能跟哪些因素有关呢?我们可以联想到以下几个因素. 导演 演员 预算 预告片 那是否是这些因素决定了一部电影的最终票房呢?我们可以分析 Kaggle 提供的数据

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 一.Pandas的使用 1.Pandas介绍 2.Pandas基本操作 Series的操作 创建DataFrame 常见列操作 常见行操作 DateFrame的基本操作 时间操作 3.Pandas进行数据

从前的日色变得慢,车.马.邮件都慢 一生只够爱一门编程语言 从前的教程也好看,画面精美有样子 你看了,立马就懂了 Python最性感的地方,就在于它的趣味性和前沿性,学习Python,你总能像科技节的"弄潮儿"一样接触到最新的技术,比如聊天机器人.机器学习.股票量化策略.临近算法.情感分析等: 今天给大家推荐10个这样的有趣教程,同时附有视频讲解和对应的练手项目. 10. 使用机器学习方法预测世界杯冠军 用机器学习的方法,通过对往期世界杯数据的学习和分析,来预测未来的世界杯冠军.视频教

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional