李宏毅 2020 ML Homework 2 - Classification

多标签分类使用 sklearn

Parkinson’s Disease Classification 数据集用于检测分类帕金森疾病，数据集收集于 188 位患有帕金森症状的患者，年龄区间为 33 岁到 87 岁。该数据集还包括 64 位年龄区间 41 岁至 82 岁的健康样本

Bald Classification Dataset（光头数据集）由 Ashish Jangra 于 2020 年 5 月发布于 Kaggle，包含 20 万张图像，可用于光头分类或检测。 该数据集共包括测试集、训练集、验证集三个文件夹，每个文件夹包括 Bald 和 NotBald 两部分。 Ashish Jangra 是一名 CSE(Computational Science and Engineering) 专业的本科学生，目前就读于 Lovely Professional University（印度拉夫里科技大学）。 包含数量：20 万张图像 数据格式：JPG

pca特征提取的matlab代码PCANet-for-LIF 分类 论文“PCANet A Common Solution for Laser-Induced Fluorescence Spectral Classification”的 Matlab 代码 要求 MATLAB 用法 步骤 0程序说明 demo.m是一个示例程序 LoadData.m是一个导入数据的子程序。 PCANet_train.m是为 PCANet 训练的子程序 PCA_FilterBank.m是 PCANet 过滤器的子程序 PCANet_FeaExt.m A是PCANet特征提取的子程序 PCA_output.m是 PCANet 输出的子程序 HashingHist.m是哈希和直方图处理的子程序 Step 1修改代码Step 1.1修改demo.m %% Input ImgSizeh = 52 ; % high of the input image ImgSizew = 70 ; % width of the input image ImgFormat = ' gray ' ; % 'color' or 'gr

有毒评论分类 这是我在主持的有毒评论分类比赛的代码。 从的基本代码完全修改到另一个级别 要下载数据集，请运行get_data.sh 任务 数据集包含来自Wikipedia对话页编辑的评论。 这是大量的维基百科评论，被人类评分者标记为有毒行为。 毒性类型为： toxic severe_toxic obscene threat insult identity_hate 该方法 创建一个整体模型来预测每种评论的每种毒性的可能性。 记录了我的方法的完整解释 安装先决条件 运行install.sh，然后运行pip install -r requirements.txt 尖端 确保使用嵌入原始预处理，以确保可以导入最高百分比的嵌入

image_classification KNN，SVM，随机森林方法的比较分析

# 文献链接 ----- ## 图像分类(Classification) ## 目标检测(Object Detection) ## 目标分割(Segmentation)

matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子

WBC图像分类