榆木分类器分类 ELM和FLN分类该代码在matlab中生成2个clands的rand数据并将其绘制并通过ELM，FLN分类器进行分类

2ask的功率谱密度matlab代码 Automatic-Modulation-Classification 使用matlab生成数据集 参考 仿真方式 MATLAB（版本2019b以上） 调制种类 28种，数字调制（25种）: "BPSK", "QPSK", "8PSK","16PSK","32PSK",."OQPSK" ,"DBPSK", "DQPSK"，"D8PSK"，"16QAM", "32QAM","64QAM","128QAM","256QAM" "PAM4","PAM8" ,"2ASK","4ASK"，"16APSK"，"32APSK"，"GFSK", "2FSK", "4FSK" ,"MSK","GMSK",；模拟调制（3种）："B-FM", "DSB-AM", "SSB-AM" 信号产生步骤 （1）生成M进制随机序列（dataSrc函数） 首先设置单个帧的采样点长度spf（默认为1024）和单个符号采样点sps（默认为8），得到每一帧的符号数symbolsPerFrame = spf / sps（默认为128），调用dataSrc函数生成symbolsPerFrame

机器学习 模式识别 方向 经典书籍，英文原版，十分清晰

category_and_d3 使用分类算法预测高血压，并使用d3对结果进行基本可视化 ####文件夹结构： 3天 包含用于创建d3条形图的.html文件和.csv数据文件。 * precision.html带有CSS和javascript的html文件。 使用“ d3.js”（带有工具提示）库来生成图形，pure_accuracy.csv数据集，该数据集会由precision.html * callback.html带有CSS和javascript的html文件使用。 使用“ d3.js”（带有工具提示）库来生成图* pivot_recall.csv数据集，该图*由css和javascript使用的callback.html * feature_importance.html html文件使用。 使用d3.js库，还使用过渡来生成图形 sql 包含.sql脚本以生成分类模型中使用的

用于图分类的基准图数据集的存储库 图分类简介 近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。 与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。 数据集汇总 该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括： 化学化合物 引文网络 社交网络 脑网络 化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些

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图像分类 这是我对NVIDIA DLI深度学习课程的最终评估。 由于数据集很大，因此我无法在GitHub上上传执行的代码，但是如果您想尝试一下，请通过上面.ipnyb文件中提到的Kaggle链接找到数据集。 我很快将上传更多用于对医学图像进行分类的深度学习项目，敬请期待！ 谢谢你的拜访。

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