软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件：naive bayes.ipynb python环境

基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

java编写的贝叶斯网络分类器（贝叶斯算法java版本的代码） JavaBayes-0.346.zip JavaBayes-javadoc-0.346.jar JavaBayes-manual-0.346.ps.gz

运用jetson nano 和 arduino mega 复刻版智能分类垃圾桶，3d模型是sw2022，yolov5的环境配置好可直接在电脑上运行，滑台是套用的3d打印机

实现京东商品三级菜单效果，附有安装说明。

随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.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； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

POJ 题目 分类

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为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。