道路分割 合作者： 目录 ： 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说，这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明，可以在其官方文件（ paper.pdf文件）中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之，该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后，它运行第二个，即后处理一个，它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数，下面您将看到一个图像，说明所获得的定性结果。 在图像上，每个检测到的道路补丁都以

机器学习入门专栏笔记对应jupyter notebook以及封装的各种算法。 包含：jupyter notebook、numpy、matplotlib的使用以及常见函数，KNN算法，线性回归算法，梯度下降算法（随机梯度下降算法），PCA与梯度上升法，多项式回归与模型泛化，逻辑回归，评价分类，SVM，决策树，集成学习与随机森林等机器学习的基础算法。 笔记还在更新中 个人笔记，如有错误，感谢指出！

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2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖 方案及赛后总结：https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972 欢迎学习交流 任务1：数据探索与清洗 任务2：产品营销数据可视化分析 任务3：客户流失因素可视化分析 任务4：特征构建 任务5：银行客户长期忠诚度预测建模

一想到新冠肺炎，搞得我现在还没开学，我心态就炸了，从来没有如此想要开学的念头，在家真的闲出蛋来了，体重也飙涨，真是*****它**** 目前中国通过全国人民共同努力，情况基本控制下来，在此向那些抗战在一线的人民英雄致敬，你们辛苦了 令人没想到的是，这病毒在全世界开始蔓延起来，哎，阿门，我好像也没什么为他们做的，就爬取全球数据，在心里默默的为他们祈祷 好了，进入正题 1.爬虫-获取数据 我们要分析数据，肯定要爬取数据，我从丁香园获取数据 我们可以检查源代码分析可得到，我们想要的数据，在此直接上代码 import re from bs4 import BeautifulSoup import r

Updates （2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。 现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如： # autorun.py import os # print(os.getcwd()) over = [ # 之前手工改参数跑完的参数组合 [0, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 1],