机器学习中决策树代码

说明：  opencv人脸识别例程，平时自学时编写，可当作笔记使用，忘记时拿出来翻翻(Opencv face recognition routine, usually written in self-study, can be used as notes, and can be taken out and turned over when forgetting)

编写简单的神经网络程序，使得通过神经网络对手写数字（将手写每个数字转换成784个数字表示）进行识别。在文件里放了100组训练集和10组训练集，训练准确率达到80%。事实证明，增大训练集至1000组可以将准确率提升至95%(Write a simple neural network program to recognize handwritten digits (converting each handwritten digit into 784 digital representations) by neural network. In the document, there are 100 training sets and 10 training sets, and the training accuracy rate reaches 80%. It has been proved that increasing the training set to 1000 groups can increase the accuracy rate to 95%.)

说明：  py3d gravity inversion

Python爬虫开源项目代码

说明：  脚本文件，应用于应力集中晶体塑性分析,分析裂纹扩展(a phthon used to analsis fatigue behavior)

用python 语言结合DNN简单实现语音增强(DNN speech enhancement)

说明：  从文章或段落中划分词语，识别词性和统计词频，从而提取能显示内容中心关键词和高频词语(Dividing words from articles or paragraphs, identifying parts of speech and counting word frequencies, so as to extract keywords and high-frequency words that can display the content center.)

将part名称赋给对应的property(The part name is assigned to the corresponding property name.)

说明：  bugid for automatic crashes classification

《Python自然语言处理(影印版)》提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。 《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你： 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”； 分析文本语言结构，包括解析和语义分析； 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)； 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。 《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言如何运作，你将发现《Python自然语言处理》是一本令人着迷且极为有用的好书。(Industrial-Strength Natural Language Processing in Python Chinese Version)