使用SARIMA模型进行时间序列数据分析 编程语言：python 代码编辑器：jupyter notebook 适合想了解SARIMA模型的大致流程以及代码实现的朋友

A：西米喜欢健身 B：超超不爱健身，喜欢打游戏 step1:分词 A：西米／喜欢／健身 B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏 step2:列出两个句子的并集 西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏 step3:计算词频向量 A：[1,1,1,0,0,0,0] B：[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。 step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(words1=None, words2=None): v1 = [] v2 = [] t

基于python的广义霍夫变换代码，本代码对每个点进行了投票，若想加快速度可以先提取sift特征再对sift特征点进行投票

整个一套深圳杯C题思路与讲解，附有PDF文件

项目描述参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/106291657

4.Python代码.zip

一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个算法通常会使我们模型的准确率有一个较大的提升。既然它效果这么好，那么它从头到尾做了一件什么事呢？以及它是怎么样去做的呢？我们先来直观的理解一下什么是XGBoost。XGBoost算法是和决策树算法联系到一起的。在决策树中，我们知道一个样本往左边分或者往右边分，最终到达叶子结点，这样来进行一个分类任务。其实也可以做回归任务。看上面一个图例左边：有5个样本，现在想看下这5个人愿不愿意去玩游戏，这5个人现在都分到了叶子结点里面，对不同的叶子结

机器学习代码编写 机器学习算法的数学推导和纯Python代码实现。

众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。 图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下： 语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示； 实例分割：无需对每个像素进行标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。 图像分割通常应用如下所示： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等； 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。 本博客主要通过PixelLib模块帮助用户快速便捷实现图像分

DUET声音分离算法 实现DUET盲源分离算法的Python代码。 从此处的MATLAB代码转换而来-https: ，而该代码又基于和 它被转换为python，成为更多的“开源”-并不是每个人都可以启动并运行MATLAB，Octave并不能完成MATLAB可以做的一切。 Data文件夹中显示的所有声音文件均记入原始casa495项目。 ===============================积分： harmeet88523 巴尔加瓦德（Bhargavvader） NareshPeshwe