遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合，用于分类精度最大化中的特征选择。 我没有使用 Levy 飞行，而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类，但您可以将其替换为任何其他分类器。

数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集，test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py：数据集的读取，并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py：验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集，并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py：最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者，可以学习关于数据集

是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，其中使用了MLP算法（Multilayer Perceptron Algorithm）对Salinas数据集进行分类。 Salinas数据集是一个常用的高光谱遥感影像数据集，包含了来自13种不同作物和地物的224个像素。在你的Python脚本中，使用了MLP算法对这些像素进行分类。MLP算法是一种基于神经网络的分类算法，其通过多层神经元对特征进行抽象和表达，从而实现高效的分类。在该算法中，使用了反向传播算法对网络进行训练，以便调整网络中的权重和偏置，从而提高分类的准确性。

基于支持向量机SVM的数据分类预测，SVM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。

java_web jar包整理。包含了spring、hibernate、aop、mysql等

ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用，包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现图像分类的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元。

本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的可视化，三种花在4个属性上分布均存在较大差异，所以对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性均采用两个分界点来分成三类。 max_depth = 2 训练集上的准确率：0.964 测试集上的准确率：0.895 max_depth = 3 训练集上的准确率：0.982 测试集上的准确率：0.974 max_depth = 4 训练集上的准确率：1.000 测试集上的准确率：0.974

里面包含各类干扰信号的产生，包括：噪声干扰、拖引欺骗干扰以及采样转发干扰； 各类干扰信号的时域特征和频域特征； 采用SVM算法，对各类干扰信号进行分类。

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