一：特征：特征分为原始特征、有效特征。1.1 原始特征：可以通过测量直接得到的特征。原始特征通常有很大冗余，如果直接将原始特征作为分类特征送入分类器，不仅使分类器复杂、计算量大，且分类错误率不一定小，因此有必要减少特征数目，以获取少而精的分类特征。1.2 有效特征：有代表性、分类性能好的特征（通常是采用特征提取、特征选取方法获得的）。特点：①类内稳定，即类内差异小，...

【原文网址】：https://blog.csdn.net/li980828298/article/details/51172744使用sklearn中自带的决策树方法简单代码 如下：from sklearn import treemode = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')mode.fit(X,Y)y_test = mod...

这里先说点废话（请不要出现我经历中的愚蠢的错误），说一下我的经历：由于在学python，而对于开发人员，Ubuntu作为Linux具有许多Windows没有的优点。于是当时萌生了要在U盘上装一个Ubuntu系统（不是U盘启动安装盘），然后过程很痛苦，安装没成功，开机的时候死在了紫色画面，于是我强制关机，通过bootmenu进入了win10，狠心删除了该U盘上的所有分区（包括U盘上的EFI分区）..

一：OpenCV简介OpenCV是一个计算机视觉库，其中包含了图像处理与图像识别等等算法。现在我们要进行的图像的形态学操作均基于OpenCV进行。二：安装与导入2.1 安装使用pip进行安装，命令如下：pip install [--user] opencv-python2.2 导入import cv2;三：图像的读取、尺寸调整、裁剪在这里需要注意的...

KNeighborsClassifier又称K最近邻，是一种经典的模式识别分类方法。sklearn库中的该分类器有以下参数：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier;model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=’uniform’,alg...

我们在学习模式识别的时候，总是会遇到一些专业词汇，而其中有的专业词汇叫人傻傻分不清。今天我就来说说训练误差、测试误差、泛化误差到底是什么，区别所在。对于分类学习算法，我们一般将样本集分为训练集和测试集，其中训练集用于算法模型的学习或训练，而测试集通常用于评估训练好的模型对于数据的预测性能评估。而这个先后顺序就是先将算法在训练集上训练得到一个模型，然后在测试集上评估性能。这个...