数据源存储的数据格式有多种形式，如文本型，数值型，JSON…, 其中JSON类型数据在python中也被称为字典类型，本篇文章则介绍的是字典型数据的特征抽取(特征值化)

在观看电视剧时，我注意到一个有趣的功能，即在每个场景中显示演员姓名。我受到启发，使用 AI 技术开发了自己的解决方案，以实现相同的功能。

今天继续我们的图像处理案例分享（当然，这需要一定的python基础）：

1. 图像检索（以图搜图）

以图搜图是计算机视觉中的一个重要应用，它可以在图像数据库中找到与给定查询图像相似的图像。以下是一个简单的以图搜图示例代码：

数据 NaN 值排查，统计，排序

Numpy 是什么
Numpy (Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

一、SVM 相关概念

1.1 通俗易懂的 SVM 算法描述

SVM（支撑向量机）呢，简单来说就是在两类数据中间找一条“最宽的路”。这条路的中间线就是用来分类的边界（也叫“决策边界”），路越宽，分类的效果就越好。核心思想就是找“最宽的路”（最大间隔）：假设这两类数据是路上的两群行人，SVM 的目标就是在这两群人中间划出一条最宽的隔离带（称为“间隔”），隔离带的中间线就是最终的分类边界。关键在于“边缘的人（支持向量）”：隔离带的宽度是由离边界最近的那几个行人（叫做“支撑向量”）决定的，其他行人对隔离带的位置和宽度没啥影响。允许“少量越界”：要是这两群人交错得很厉害（数据线性不可分），SVM 会允许少量行人暂时走进隔离带，不过还是会尽量让隔离带足够宽，平衡好分类错误和间隔大小（这就是“软间隔”）。核函数：当数据线性不可分的时候（就像缠绕的毛线团），把数据映射到高维空间，让它变得线性可分。

一、什么是中心极限定理

在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。然后把这 m 组抽样分别求出平均值， 这些平均值的分布接近正态分布。设从均值为μ、方差为

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在

在数据的浩瀚海洋中，如何精准地挖掘出有价值的信息，成为众多数据爱好者和从业者面临的挑战。今天，我们就来揭开 Python 中 Pandas 库强大的分组与聚合统计功能的神秘面纱，看看它是如何帮助我们在数据的海洋里 “捞金” 的。

统计函数：一 “函” 打尽多样数据洞察

当我们将 DataFrame 数据按照特定的类别分组后，各种统计函数就如同 “得力助手”，纷纷登场。以计算各组平均数为例，grouped.mean()这一简单的代码，却有着大能量。假设我们在分析一个团队在不同季度（Q1 - Q4）的得分情况，它能瞬间帮我们算出每个团队在各个季度的平均表现，让我们对团队整体水平有清晰认知。

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