针对某一具体问题（例如，可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic（如天气、生态环境、各类竞赛等）），采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如：基于SVM的图像分类或回归，通过特征参数提取，训练得到SVM模型，再利用该模型对图像进行分类；或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目（选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要）； 2. 中英文摘要和关键词； 3. 背景（问题描述，应用意义，研究现状，存在挑战，解决方案等）； 4. 原理方法（对所用的机器学习算法进行原理介绍，图，文，公式，重点是模型的输入输出参数）； 5. 解决方案（对所解决问题的方案进行详细描述，重点解决方案中的模型，图，文，公式，模型参数训练，特征提取，学习算法等）； 6. 实验结果分析（给出所实现的结果，图文描述（含该模型的过拟合分析），若有对比结果可加分）； 7. 结论（描述本文所解决的问题，与传统方法的优势，还存在哪些待解决的问题）；

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

机器学习车牌识别+适用学生党+利用机器学习完成车牌识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/115433365

机器学习课程设计 人脸识别完整Matlab源码+项目说明.zip 【功能实现】 1.信息隐藏 2.信息解码 3.人脸识别 【注意】 不要改变文件结构！！，.exe文件在exe里，生成的图片及.mat在generated_photo里，一张典例图片在example_photo里，image里是一些README文档需要的照片，resource里的是一些依赖文件，不要动！

机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。

机器学习课程设计—基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+实验报告。 <2>打标签：用工具labelImg-master进行打标签： 1）在路径栏输入cmd，进入控制台 2）以此执行以下命令： pip install PyQt5 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 3）启动打标签软件：执行：python labelImg.py 将这个图标改为yolov5，按住W再拖动鼠标 进入yolov5根目录打开cmd: 制作好数据集后，接下来就是训练，训练代码如下： # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs $ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data flowers.yaml --weights yolov5s.pt 以下是训练完毕的效果，红框中为提示内容在文件夹哪个位置，是我们需要找到的文件夹：

机器学习课程设计猫狗图像识别检测分类项目源码+数据集 系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。 数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。

EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：1、它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。 2、它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 3、它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。

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