密度聚类dbscan算法—python代码实现（含二维三维案例、截图、说明手册等） DBSCAN算法的python实现

本文实例为大家分享了python实现贪吃蛇游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下 这次我们来写一个贪吃蛇游戏 下面贴出具体代码 import pygame import time import numpy as np # 此模块包含游戏所需的常量 from pygame.locals import * # 设置棋盘的长宽 BOARDWIDTH = 48 BOARDHEIGHT = 28 # 分数 score = 0 class Food(object): def __init__(self): self.item = (4, 5) # 画出食物 def _draw(self, sc

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。 下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）： import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HE

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

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

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

【对应博客内本章内容】 4.3 编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为西瓜数据集3.0中的数据生成一颗决策树。 4.4 编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为西瓜数据集2.0生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较。 4.6 选择4个UCI数据集，对上述2种算法产生的未剪枝，预剪枝，后剪枝的决策树进行实验比较，并进行适当的统计显著性检验。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46345193/article/details/

密度聚类dbscan算法—python代码实现（含二维三维案例、截图、说明手册等） DBSCAN算法的python实现 它需要两个输入。第一个是。包含数据的csv文件（无标题）。主要是。py’将第12行更改为。 第二个是配置文件，其中包含算法所需的少量参数。“config”文件中的更多详细信息。您可以根据需要更改“config”文件。 代码支持3D点，它可以用于执行多维聚类。