如何利用Python做简单的验证码识别

如何利用Python做简单的验证码识别

先是获取验证码样本。。。我存了大概500个。用dia测了测每个字之间的间距,直接用PIL开始切。from PIL import Imagefor j in range(0,500):f=Image.open("..test{}.
Python180
基于R语言的梯度推进算法介绍

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基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin
Python190
用Keras生成面部Python实现

用Keras生成面部Python实现

可采用的机器学习数据集: 两者都包含人脸图像。我把这两个组合成一个文件夹。 最常听到的两种图像生成技术是生成对抗网络(GAN)和LSTM网络。 LSTM训练的时候速度非常慢,GAN训练会快得多。实际结果花不到半小时
Python140
Python中的rad是什么意思?

Python中的rad是什么意思?

rad即Rapid Application Development,是一个快速应用开发模型。快速应用开发是一个增量型的软件开发过程模型,强调极短的开发周期。缺点:并非所有应用都适合采用RAD,如果一个应用不能被模块化,那么构造应用的构件就无
Python180
如何用R做GARCH模型

如何用R做GARCH模型

以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例:首先在主窗口输入LS RR RR(-1) (-2) (-3)得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RR(-1) 0.007606
Python150
请问R语言里有没有做非线性VAR模型的包?

请问R语言里有没有做非线性VAR模型的包?

这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。主要步骤包括:1.单位根检验2.确定滞后阶数3.格兰杰因果检验4.模型稳定性检验5.脉冲响应6.方差分解(Johansen协整检验,如果需要的话)整个过程用到的R语言的扩展
Python240
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法

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数据分析最让人着迷的一种用途是可以基于现有数据创建能够区分不同类型情景的机器学习预测模型。通过定义明确的模型,可以确定能够预测结果的最重要影响因素,为战略假设开发有价值的洞察力,甚至可以通过友好的用户界面将模型的逻辑实现到软件应用程序中。
Python140
悬赏R语言作业答案

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# 一、R基本操作# 1、将数据文件mydata1.txt按照以下要求整理成标准形式。#(1)读入数据文件mydata.txt命名为insurance。insurance&lt-read.table("mydata1.tx
Python110
R绘图基础指南 | 3. 散点图(合集)

R绘图基础指南 | 3. 散点图(合集)

目录 3. 散点图 3.1 绘制基本散点图 3.2 使用点形和颜色属性进行分组 3.3 使用不同于默认设置的点形 3.4 将连续型变量映射到点的颜色或大小属性上 3.5 处理图形重叠 3.6 添加回归模型拟合线
Python80
2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1

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下游分析 cellranger count 计算的结果只能作为错略观测的结果,如果需要进一步分析聚类细胞,还需要进行下游分析,这里使用官方推荐 R 包(Seurat 3.0) 流程参考官方外周血分析标准流程( https:sat
Python140
基于R语言的梯度推进算法介绍

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基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin
Python120
做数据分析必须学R语言的4个理由

做数据分析必须学R语言的4个理由

做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库,处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个
Python120
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据
Python290
R语言学习DAY04:回归分析

R语言学习DAY04:回归分析

R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;3
Python100