使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

西电机器学习三个实验具体代码和模型以及实验报告

1、资源内容：机器学习大作业-图像识别-安检识别+实验报告+源代码+文档说明+YOLOv5，python实现 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

ouc机器学习实验，仅供参考

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

包含机器学习、数据挖掘、神经网络，可以应用于各个领域

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EE369 机器学习大作业