【代码】google colab上解决matplotlib乱码。

1、首先，我们需要选择一个特征和阈值来对数据集进行划分。3、然后，我们对子集1继续进行划分。1、首先判断特征1是否小于等于0.5，由于0.7>0.5，因此我们进入右子树。2、然后判断特征2是否小于等于0.3，由于0.6>0.3，因此我们进入右子树。2、接下来，我们计算每个子集的基尼不纯度（这里采用基尼不纯度作为划分标准）。对于子集1-1，由于只有一个样本，也被认为是一个纯度为1的子集。因此，我们选

1、利用tf-idf进行特征提取 详见。

x1,x2...xn，每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接传递给细胞体，（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的。，然后通过激活函数的处理，产生输出从轴突传送给其它神经元。“M-P神经元模型”也称“阈值逻辑单元“，其中。

1、将文本数据转换为特征向量 ： tf-idf2、使用这些特征向量训练SVM模型。

import cv2import osfile_path = 'F:/zmz/ta-chi_data/'for name in os.listdir(file_path):pth = os.path.join(file_path,name)nm = name.split('.')[0] # name = "**.mp4"print(nm)cap = cv2.VideoCapture(pth)cap

其中：n_classes = 2，class=0为正样本P，class=1为负样本N。例如：confution_matrix = array([[28,7],预测结果y_pred。实际情况y_test。

DDPM分为两个部分，设计两个不同的概率分布1、前向过程（扩散）：这一过程可以用条件概率 q(xt​∣xt−1​) 来描述2、反向过程（去噪）：这一过程可以用条件概率 p(xt−1​∣xt​) 来描述。

1、先git clone文件地址2、将需要提交的文件放在即将提交的文件夹下3、提交具体提交过程如下：如果有令牌【【突发】解决remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021. Please use a perso_日积月累，天道酬勤-CSDN博客】第一步git remote set-url orig

1、插入usb启动盘，在BIOS Setup选择UEFI Boot。3、双击rufus-3.20.exe，具体配置如下（，下滑至Download，选择Rufus 3.20。一、制作启动盘（live usb）1、设置ubuntu支持中文输入法。桌面系统，直接点击下载。二、安装ubuntu。2、顺着流程安装就行。