使用CNN的蘑菇识别分类器 目标： 该项目的目的是创建一个工具，该工具能够对来自大约1000种不同流行蘑菇种的蘑菇图片进行分类。 介绍： 蘑菇是重要的食物来源，并且在烹饪中被广泛使用，在许多美食中（特别是中国，韩国，欧洲和日本）。 此外，许多人喜欢户外活动来收集蘑菇。 但是，这种活动带来一些健康风险，因为某些有毒物质物种看起来与可食用标本相似。 在下面的示例中，我介绍了美味可食用的蘑菇Macrolepiota mastoidea和鹅膏菌鹅膏菌之间的相似性，这种摄入会导致死亡。 因此，辨别哪些蘑菇可以安全采摘是很重要的。 在本笔记本中，我将训练一种算法，该算法可以帮助我们对蘑菇种类进行分类。 使用的代码和资源： 的Python版本：3.7 使用的软件包：pandas，numpy，csv，bing_image_downloader，simple_image_download，pat

python pandas库实现关联规则挖掘传统算法-eclat算法 数据转换 频繁项集查找

神经网络实现分类matlab代码dsg_predictive_modelling 使用matlab机器学习工具箱解决蘑菇数据集的问题。 该解决方案包含在文件“solution.csv”中，该文件包含给定数据的类的预测值。 然后文件'solution_code.m'包含源代码 在这个存储库中，我已经放置了数据科学组 iitr 提供的蘑菇数据集的完整解决方案。 我已经使用深度学习来解决这个分类问题。 该存储库包含一个名为“solution_code”的文件，其中包含使用具有单个隐藏层的神经网络执行 ddep 学习过程的完整代码。 我首先分析了数据集并推断出属性 - gill-attachment 有 97.64% 的值为 'f'，veil-type 有 100% 的值为 'p'，而 veil-colour 有 97.73% 的值作为“w”提供的信息，这些信息对我们的模型没有帮助，所以我在开始时删除了它们。 然后我意识到在某些属性中，一些特定的值更多地集中在数据集的底部，而一些在顶部，因此我将它们随机分布以打破任何一种对称性。 然后我将半径和权重等数值数据类型与分类数据类型分开，并且必须分别

mushroom_webapp 该Web应用程序确定蘑菇是否可食用或有毒，并解释该预测。 您可以指定气味，g大小，瘀伤，种群，栖息地和孢子印刷颜色。 如果按发送，您将看到预测和解释。 解释是凭空建立的，模型是100％准确的。 数据集来自kaggle。 网址： ： 使Web应用程序正常运行的步骤 创建一个新的环境。 Conda示例： conda create --name mushroom python=3.8 pip 激活环境。 conda的例子： conda activate mushroom 通过pip install -r requirements.txt 输入命令： streamlit run mushroomapp.py 在网络浏览器中转到本地或网络URL 享受！

Mushroom 数据集

蘑菇神经简单 从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。 其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。 数字识别网络的一个例子 为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。 培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。 通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试： python3 numbers.py 使用引擎工具的示例 神经网络创建： from structs import NeuralNetwork import activation nn = NeuralNetwork () # создаем н

ERC11155：蘑菇 指令 yarn ：安装 yarn compile ：编译 yarn test ：测试 yarn migrate ：迁移到rinkeby yarn verify:m ：在etherscan上验证蘑菇 yarn verify:r ：在etherscan上验证MushroomReceiver 如何在rinkeby上部署NFT？ yarn安装 将.env.example重命名为.env并相应地设置环境变量的值 设置tokenURI中的第12行Mushroom.sol 在meta目录中设置元数据 在nfts目录中设置nfts 运行yarn migrate以将合同部署到rinkeby 运行yarn verify:m以在etherscan上验证合同 访问并输入以上已部署的Mushroom合同的地址 与您的NFT一起享受！！！ MushroomReceiver的注意事项

鸢尾花数据集（iris.txt），毒蘑菇数据集（mushroom.txt）都是.txt格式 可直接进行数据分析

蘑菇分类数据集

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