内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。

LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

包含八个代码文件，包括：特征抽取，特征选择，标准化，归一化，PCA，还有一些sklearn流行数据集的使用方法，以及kaggle大赛上的一个项目的数据分析阶段

现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx

基于特征匹配的全景图像拼接PPT课件.pptx

复现了文献中的仿真信号实例，严格按照文献所述的方法进行代码分析，各个步骤的结果均可视化。（不包括复现轴承实验数据）

利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。 通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。 程序语言为matlab。

针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。

基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法，提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现，结合节点间数据并行和节点内多任务并行，实现了对分治算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题，提高了并行性；节点间通过改进合并过程中的通信流程，使组内进程间只进行互补的数据交换，降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算法在计算效率和扩展性方面的优势.

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