##目录
##具体内容
参考论文后，利用python3.4，Pillow,OpenCV利用平均哈希算法，
感知哈希算法(离散余弦变换)等算法，实现相似图片识别。
结合OpenCV提供的Heer模型实现人脸的定位和识别。
该项目是本人的另外一个Repository,感兴趣的话可以在以下给出地址找到
更多的文字描述可以在我在Segmentfault的专栏上看到。
BetaMeow(五子棋AI)是我在AlphaGo大战李世石后一时兴起弄出来的，经过几次版本的迭代，当前版本有别于传统的五子棋ai。 传统的五子棋采用了搜索算法实现，而BetaMeow是采用决策树算法实现，通过人工提供数据，可以进行学习。 虽然现在还有很多不足的地方，但我会慢慢维护和更新。
####如何和BetaMeow一起玩耍
下载BetaMeow相应代码，切换到对应目录，输入以下命令。
python ai.py
打开浏览器，输入http://localhost/five来和BetaMeow一起欢快的玩耍吧。
注意，请确保你的80端口没有被占用，否则需要你手动修改代码。
####Request
- python >= 3.4
- flask 0.10.1
-
spider.py+douban.py是利用requests模块写的网络爬虫，能够爬取豆瓣的电影和电视剧等信息，爬取 的信息存储为JSON格式，存储目录可自由指定，数据包括： -
电影题目
-
电影时长
-
电影类型
-
电影导演
-
电影主演
-
电影地区
-
电影评分
-
2-3条电影短评
你可以指定爬取数据的数目，默认情况下，为无限爬取。即直到存储豆瓣URL的任务队列为空，该爬虫才停止。支持
断点爬取，默认情况下info.txt会动态记录已经访问过URL和任务队列，已爬取数量等信息，当你中断
后，下次再启动spider.py，它将会重新读取info.txt的信息，因此请不要随便改动info.txt里面的内容。
-
datas.py分析电影数据的脚本。目前能分析出以下关系：- 演员和时长的关系
- 烂片和好片最多的前五名演员(烂片好片的标准可以通过修改代码改变)
- 电影地区和时长的关系
- 导演和电影时长的关系
- 烂片和好片最多的前五名地区
- 烂片和好片最多的前五名导演
- 烂片和好片最多的前五种类型
- 时长和评分关系
- 各类型中，片子数量最大(不分好坏)前5名的演员。
-
DouBanMovie/data
该目录下是随机挑选的500分数据。
-
DouBanMovie/result
该目录下
datas.py的分析结果，jpg格式 -
recommend.py
实现一个简单的推荐的推荐算法，其根据用户在一段时间内对商品某些标签喜爱程度来推荐商品。 适合少用户/个人使用，代码简单清晰易读。
-
api.py
利用
flask框架，结合recommend.py做得一个WEB API,你可以做到以事情- /recommend/get
获取json格式的电影推荐信息
- /recommend/put?moviename=anyname&comment=good
提供电影名字或评分
good/bad来使推荐系统学习，更新模型。
####Request
- python >= 3.4
- requests 2.8.1
点击一下连接查看详细内容
文本挖掘的api server [dudulu](https://github.com/MashiMaroLjc/dudulu)五言律诗的生成器，只是使用了基本的规则和概率统计
未完待续……
##其他的碎碎语
该Repository是记录我学习机器学习`或数据挖掘方面的实践记录，由于考虑到文件体积的关系，如若 涉及大数据文件，我并不会开源全部内容，但会提供部分样例数据。同时，如果你对这方面有兴趣，并且有项目 开源在github或者其他地方，欢迎向我推荐你项目的URL，我会在我的README文件上给出友情链接。当然，你也得在 你的主页上给出本项目的友情链接。
如果你对这个Repository有任何的疑问或者建议，可以在issue上告诉我，如果有更好的算法实现，也可PR 给我。
没神马特别情况的话，我会持续更新这个Repository很长一段时间，欢迎保持Watch或给star支持，谢谢哒。
##开源协议 Apache License 2.0
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Twitter @fatfatrabbit Edit By MaHua