颜色分类leetcode 康乃馨 Merriam-Webster 将康乃馨定义为： : 旧大陆粉红色（石竹属）的许多经常栽培的通常是重瓣的变种或亚种中的任何一种，有多种颜色变化 我们将康乃馨定义为管理 Visual Studio 编辑器语法高亮颜色的最佳工具。 如何安装 如何使用 分类网格 分类网格将列出编辑器的所有可配置分类。 从网格中，您可以单击前景色和背景色以根据自己的喜好进行自定义。 搜索分类 由于分类列表可能很大且难以导航，因此我们提供了一个搜索框，可让您快速导航到要自定义的分类。 跟随光标 如果您不知道要更新的分类的名称，请不要担心。 我们有一个“跟随光标”选项，它将显示光标处的分类以及编辑器选择中的所有分类。 辅助功能 对比 康乃馨希望通过让您的颜色选择的对比度始终可见来帮助您使代码易于阅读。 在分类网格中，您将看到对比度以及对比度是否满足 WCAG 2.0 要求。 如何移除 在 VS 中卸载扩展

21个深度学习开源数据集分类汇总.docx

基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码 数据： 从 THUCNews 中随机抽取20万条新闻标题，一共有10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐，每类2万条标题数据。数据集按如下划分： 训练集：18万条新闻标题，每个类别的标题数为18000 验证集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000 测试集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000

案例系列：美国人口普查_预测收入超过50K_TabTransformer二分类 本示例演示了如何使用进行结构化数据分类，TabTransformer是一种用于监督和半监督学习的深度表格数据建模架构。TabTransformer基于自注意力的Transformer构建而成。Transformer层将分类特征的嵌入转换为强大的上下文嵌入，以实现更高的预测准确性。在这里，我们定义数据集的元数据，这些元数据对于读取和解析数据为输入特征以及根据其类型对输入特征进行编码非常有用。# 数值特征的名称列表"age", # 年龄"education_num", # 受教育年限。

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

在这个项目中，我们将解决一个关于对进行个人贷款分类的问题。Thera-Bank的大部分客户都是存款人。同时也是借款人（资产客户）的客户数量相当少，银行有兴趣快速扩大这一客户群体，通过贷款利息来增加收入。特别是，管理层希望寻找方法将其负债客户转化为零售贷款客户，同时保持他们作为存款人。去年银行针对存款客户进行的一项活动显示了超过9.6%的转化率成功。这促使零售营销部门开发了更好的目标营销活动，以提高成功率并减少预算开支。该部门希望开发一个分类器，帮助他们识别更有可能购买贷款的潜在客户。 数据链接：https://www.kaggle.com/datasets/itsmesunil/bank-loan-modelling/

confusion matrix使用MATLAB绘制多分类的混淆矩阵图，可自定义横纵坐标、字体、渐变颜色等，适用于深度学习、机器学习中多分类任务的结果分析混淆矩阵图。

金税最新商品分类编码表，做开票系统二次开发必备文档。金税最新商品分类编码表，做开票系统二次开发必备文档。

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。