基于机器学习的胸片分割系统matlab实现，内部包含数据集以及完成源码

基于机器学习的声源定位系统matlab算法实现

基于机器学习的语音合成matlab算法实现，内部包含数据以及算法源码

基于机器学习的语音信号变声变调系统，matlab实现，内包含源码以及数据集

基于机器学习的共振峰检测和基音参数的语音合成系统，包含数据集以及算法源码

基于机器学习的乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断，内包含数据集以及算法源码

基于机器学习的高速车辆检测系统

使用kdd数据集，进行数据预处理等算法进行分类。并且设计了一个简易的前端系统界面和后端连接。本科毕设需要帮加wx:F2forever100

【摘要】 文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望. 【Abstract】 In recent years, there have been extensive studies and rapid progresses in automatic text categorization, which is one of the hotspots and key techniques in the information retrieval and data mining field. Highlighting the state-of-art challenging issues and research trends for content information processing of Internet and other complex applications, this paper presents a survey on the up-to-date development in text categorization based on machine learning, including model, algorithm and evaluation. It is pointed out that problems such as nonlinearity, skewed data distribution, labeling bottleneck, hierarchical categorization, scalability of algorithms and categorization of Web pages are the key problems to the study of text categorization. Possible solutions to these problems are also discussed respectively. Finally, some future directions of research are given. 还原

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