本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置，也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract，将PIL 文件夹里的.py 文件，改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号，分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。

蚂蚁分类5.8多城市版,经过测试的。无BUG。短信有四种接口。

我们提出了一个独立于模型的框架来分类和研究中微子质量模型及其现象学。 想法是在标准模型之外引入一个粒子，该粒子与轻子耦合并携带轻子数，并且运算符将轻子数违反两个单位并包含该粒子。 这样可以研究不违反轻子数的过程，同时仍然可以使用有效的场论进行研究。 对中微子质量的贡献转化为新粒子质量的稳健上限。 我们将其与希格斯自然性中较强但较不稳健的上限进行比较，并讨论了几个下限。 我们的框架允许仅将中微子质量模型分类为20个类别，一旦考虑到核子衰变极限，则可以进一步减少至14个，如果还考虑了希格斯的自然性和直接搜索，则可能减少至9个。

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP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。

knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本，用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea

土地利用类型SWAT分类表，可作为SWAT重分类依据 土地利用/覆被变化是自然客观条件和人类社会经济活动综合作用的结果，其形成与演变过程在受到地理自然因素制约的同时，也越来越多的受到人类改造利用行为的影响。伴随城市化进展，土地供需矛盾日益凸显，土地利用已经成为城市发展的重要影响力量，是国际研究的热门课题。 与此同时，城市空间扩张、用地结构失衡、生态环境破坏等问题。面对土地资源的这种矛盾化利用，如何把握土地利用类型之间的合理增长与平衡成为城市研究中的一个重要问题。 数据介绍 1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2018、2020年全国土地利用数据。该数据库的构建是由中国科学院地理科学与资源研究所牵头，联合中国科学院遥感应用研究所、东北地理与农业生态研究所、武汉测量与地球物理研究所、新疆生态与地理研究所、寒区旱区环境与工程研究所、成都山地灾害与环境研究所等多家单位共同完成。主要使用Landsat-MSS、Landsat-TM/ETM、Landsat8遥感影像数据，经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接处理后，结合人机交互目视解译方法获取该数据集。 数据

基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

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