面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。

计算机网络前沿技术大作业-加密流量分类项目源码+全部数据.zip个人98分期末大作业项目，代码完整下载可用。主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 计算机网络前沿技术大作业-加密流量分类项目源码+全部数据.zip个人98分期末大作业项目，代码完整下载可用。主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！计算机网络前沿技术大作业-加密流量分类项目源码+全部数据.zip个人98分期末大作业项目，代码完整下载可用。主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！计算机网络前沿技术大作业-加密流量分类项目源码+全部数据.zip个人98分期末大作业项目，代码完整下载可用。主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练

可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

内含3个子文件夹，未进行训练集与测试集的分类。分别包含了Annotations文件夹，xml文件的文档，ImageSets文件夹，还有最主要的JPEGImages文件夹，里面是我们本次训练所必须的图片数据集。拿到这个压缩包后，我们还需要对其进行一个大致的训练集与测试集的分类，以此来方便之后的每一次训练。 另外需要注意的是，该压缩包里的Annotations文件夹里的xml文件，需要转换为txt文本文件。 感谢下载。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

envi监督分类

在colab环境下实现，如果想使用cpu的话 自己换一下device的代码就可以了

全连接神经网络(DNN)分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

摘 要 本论文主要论述了如何使用JAVA语言开发一个垃圾分类网站 ，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述垃圾分类网站的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。 垃圾分类网站的主要使用者分为管理员和用户、垃圾分类管理员，实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、垃圾分类管理员管理、垃圾分类管理、垃圾类型管理、垃圾图谱管理、系统管理，垃圾分类管理员；首页、个人中心、用户管理、垃圾分类管理员管理、垃圾分类管理、垃圾类型管理、垃圾图谱管理，用户前台；首页、垃圾分类、垃圾图谱、个人中心、后台管理等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个垃圾分类网站信息管理的过程得以实现。 本系统的使用可以实现本垃圾分类网站管理的信息化，可以方便管理员进行更加方便快捷的管理，可以提高管理人员的工作效率。 关键词：垃圾分类网站 JAVA语言；MYSQL数据库；Spring?Boot框架