适用人群：编程爱好者

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python手动实现使用遗传算法进行图片拟合，有利于对智能优化算法的理解和实现，详细的解释和介绍可参照我的博客 https://blog.csdn.net/DuLNode/article/details/123023288

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建聚类模型 7.结论与展望

python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上

python语言编写调用HOG算法提取特征向量SVM算法训练和分类程序，内附程序可正常运行。有任何问题请留言，我看到后会尽量解决

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征：    (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。   (3)SVM一般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。 代码及详细解释(基于sklearn包)：

用python实现GEP算法中，适应度计算、评估操作

leetcode 和 oj 算法模板 描述 Python3 中的模板和示例，包括常用数据结构和算法。 我收集并总结了特定算法的通用代码模板，并添加了最典型的示例以帮助更好地使用它。 所有示例均来自 ，我已附上问题 id 和简要说明。 “停止尝试重新发明轮子” 所以我尽量在问题、解决方案和代码中找到共性。 当我学习时，我总结了模板以备将来使用。 起初我打算为自己使用它，现在我意识到也许它足以与也需要它的人分享。 补充说明 它是用Python3编写的，但很容易扩展到其他语言，例如Java 、 C++ 。 只需替换 python 语法糖和高级技巧，也许只是不那么简洁。 由于时间和能力有限，这里只介绍常见的数据结构和算法。 几乎适合面试，但不够比赛。 我已经尽力收集和总结了特定领域最通用和最佳实践的模板，但这个版本可能不是最好的解决方案。 或者，它确实是最好的性能和最简洁的解决方案，但它不适合您。 在可接受的性能范围内，当您最方便地使用它时，这是您的最佳实践。 代码模板是由 python 编写的，带有一些伪代码，所以我使用self并添加存根函数来通过编译器的检查。 您应该根据评论将它们替换为您