针对葡萄酒的含量特征将葡萄酒分为四个种类,采用SVM算法对特征集进行训练,根据训练得到的优秀参数对分类模型进行分类。
2021-07-22 10:38:24 36KB SVM
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深度学习数据分类
2021-06-26 21:01:25 2.05MB deep learning
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赛题以预测心电图心跳信号类别为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某平台心电图数据记录,总数据量超过20万,主要为1列心跳信号序列数据,其中每个样本的信号序列采样频次一致,长度相等。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取10万条作为训练集,2万条作为测试集A,2万条作为测试集B,同时会对心跳信号类别(label)信息进行脱敏。 testA.csv sample_submit.csv train.csv
2021-06-26 08:31:26 98.47MB 数据集
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天池入门赛-心跳信号分类预测-PyTorch CNN模型 B榜16
2021-05-23 10:05:33 8KB 天池
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.zip
2021-05-05 09:02:17 38KB 图像识别
其数据来源是wine的物理化学相关领域的信息。使用方法是SVM。
2021-04-22 19:46:40 39KB SVM 分类 预测 葡萄酒分类
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