当我们电脑里面的文本或者或者文件夹太多了，有时候想找到自己想要的文件，只能通过去搜索文件名，要是名字忘记了的话，那你也搜不了吧，当然你可通过后缀名去搜索，但是通过搜索出来的文件只会更多，这还只是文件多的情况下。如果文件名字基本一样，只有序号不一样呢？那特么眼睛看瞎了估计还没找到。那么我们可以用Python来对文件进行批量自动分类保存到文件夹，下次找的时候，就很轻松的能够找到了。我们这里以这两百多个world原始文件为例代码展示importosimporttimeimportdatetimeimportpprintimportshutilimportre#python学习交流1群81562422
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一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。二、算法描述1.基本原理 给定训练数据集\(T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_2,y_2\right),...,\left(x_N,y_N\right)\right\}\)，其中\(x_i=\left(x_{i}^{(1)},x_{i}^{(2)},...,x_{i}^{(n)}\right)\)为特征向量，\(y_i\)为样本类别。对于一个待测样本\(x\)，计算\(x\)与训练集样本的距离，找到离它最近的\(
一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。二、算法描述1.基本原理 给定训练数据集\(T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_2,y_2\right),...,\left(x_N,y_N\right)\right\}\)，其中\(x_i=\left(x_{i}^{(1)},x_{i}^{(2)},...,x_{i}^{(n)}\right)\)为特征向量，\(y_i\)为样本类别。对于一个待测样本\(x\)，计算\(x\)与训练集样本的距离，找到离它最近的\(
一、朴素贝叶斯法原理1.基本原理 朴素贝叶斯法(NaiveBayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。贝叶斯定理描述的是两个条件概率之间的关系，对两个事件A和B，由乘法法则易知$$P(A∩B)=P(A)P(B│A)=P(B)P(A│B)$$ 贝叶斯定理就是对这个关系式的变形，即\[P(B│A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}\] 若把样本特征和类别作为对应的条件和条件概率，则贝叶斯定理可以用来解决分类问题。如对样本\(x=\left(x_1,x_2,...,x_n\right)\)，所属类别为\(y\)，那么该特征下对应该类别的概率代入贝叶斯公式
一、朴素贝叶斯法原理1.基本原理 朴素贝叶斯法(NaiveBayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。贝叶斯定理描述的是两个条件概率之间的关系，对两个事件A和B，由乘法法则易知$$P(A∩B)=P(A)P(B│A)=P(B)P(A│B)$$ 贝叶斯定理就是对这个关系式的变形，即\[P(B│A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}\] 若把样本特征和类别作为对应的条件和条件概率，则贝叶斯定理可以用来解决分类问题。如对样本\(x=\left(x_1,x_2,...,x_n\right)\)，所属类别为\(y\)，那么该特征下对应该类别的概率代入贝叶斯公式
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
【学习源】Tutorials>DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz>TrainingaClassifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档……不过中文文档也是志愿者翻译的，仅仅是翻译，也没有对知识点的扩充，不耽误我写笔记。这篇笔记就继续写下去吧。附PyTorch中文教程&文档>训练分类器一、准备数据集 一般来说，当你不得不与图像、文本或者视频资料打交道时，会选择使用python的标准库将原始数据加载转化成numpy数组，甚至可以继续转换成torc
【学习源】Tutorials>DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz>TrainingaClassifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档……不过中文文档也是志愿者翻译的，仅仅是翻译，也没有对知识点的扩充，不耽误我写笔记。这篇笔记就继续写下去吧。附PyTorch中文教程&文档>训练分类器一、准备数据集 一般来说，当你不得不与图像、文本或者视频资料打交道时，会选择使用python的标准库将原始数据加载转化成numpy数组，甚至可以继续转换成torc
