CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（Light Detection and Ranging）数据，以实现更精确的图像分类。 高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。 LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。 这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。 数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。 在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。 "高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

PDF已分类 可直接搜索！！！PDF已分类 可直接搜索！！！ 现在越来越多的外资企业（包括若干投行、商业银行、industry的MT program等）已经把 笔试（online test或者现场笔试）纳入应聘程序，其中很多公司的test用题源于一家名为 SHL的机构。偶曾经参加过一些投行（UBS,ML, HSBC IB)，HSBC BDP program, 渣打等笔试 ，积累了一定的经验（感觉总体来说投行online test难度相对较高，其他稍低），借此机 会和大家分享一下，希望从来没有接触过这种类型test的同学能对此有个感性认识，也希 望参加过该类test的同学能获得有用的信息，结合自己的特点加以改进。 SHL类型test的一般分两部分，numerical test和verbal test。

随机森林算法 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习（Ensemble Learning）理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。随机森林的核心在于利用多个决策树的多样性来提高整体预测准确性，减少过拟合的风险。 1. **随机森林的构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，而“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式称为自助采样，确保了样本的多样性和重复性；构建每棵树时，不是从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割，增加了特征选择的随机性。 2. **随机森林的特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的随机性，随机森林能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：随机性导致每棵树的性能可能有所不同，但整体上增强了模型的稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：随机森林可以在高维数据上运行，不需要预处理进行特征选择。 - **并行计算**：因为每棵树可以独立训练，所以适合并行化处理，加快训练速度。 - **可解释性**：虽然整体模型解释性不如单棵决策树，但可以分析各个特征的重要性，提供一定的解释性。 3. **随机森林的生成过程** - **样本抽取**：从原始训练集中随机抽取与原数据大小相同且有放回的子集，形成训练每棵树的数据集。 - **特征选择**：在构建决策树节点时，不是从所有特征中选取最佳分割点，而是从k个随机选取的特征中选择最佳，通常k等于特征总数的平方根。 - **树的构建**：基于抽样的数据集和随机特征子集，构建决策树。每棵树都尽可能生长到最大深度，以增加多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有树进行分类，多数投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪、无需特征选择、处理高维数据能力强、并行化效率高、实现简单。 - **缺点**：参数调整复杂、训练和预测速度相对较慢、模型解释性相对较差。 随机森林的性能通常优于单一的决策树，因为它通过集成学习减少了过拟合的风险，增强了模型的泛化能力。同时，它还能通过计算特征重要性来辅助特征选择，是机器学习领域广泛应用的分类算法之一。

保险行业：稳健为上，国际财务报告准则第9号对保险公司金融资产重分类影响与预测 本报告对保险行业的国际财务报告准则第9号（IFRS9）的影响进行了分析和预测。IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。 一、新会计准则推出的历史背景与变更 1.1 历史背景： 国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了IFRS9，以取代原有的国际会计准则第39号（IAS39）。IFRS9的实施旨在提高金融机构的风险管理和透明度，改进金融资产的分类和计量。 1.2 新旧准则的差异： IFRS9与原有的IAS39相比，主要变动在于金融资产分类由四分类变为三分类，不再以持有目的进行分类，而是通过业务模式和合同现金流测试进行分类。同时，减值会计处理由“已发生损失法”修改为“预期损失法”，使得减值计提更加及时和充足。 二、IFRS9对保险公司的影响： IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。由于金融资产的分类和计量方式的变化，将使得保险公司的利润随市场波动变得更加剧烈。在风险控制的前提下，保险公司需要重新规划资产配置，预计会加大长期股权投资，股票投资倾向分红稳定的蓝筹股，债券投资更青睐高评级债券。 三、上市险企资产重分类测算： 我们以平安的数据为基础，测算新华保险和中国太保资产重分类情况。可供出售金融资产项目的重分类，预计新华有一半重分类至FVTPL，而太保的AFS归入FVOCI资产较多；各类金融资产占比情况方面，预计新华FVTPL类资产占比高于太保和平安，权益资产变动引起的利润波动敏感性可能更高。 四、保险公司如何应对： 保险公司为适应新的会计政策，需要提供更详细的金融工具分类信息，在重分类时谨慎使用计量选择权，并提供金融资产计量及信息披露操作指引。在公司内部，还需建立规范制度、推进部门协作，结合偿二代等多因素做好资产配置计划，减少波动。 IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。保险公司需要积极应对新的会计政策，重新规划资产配置，采取适当的风险管理策略，以维持稳定的盈利能力。

GEE——连续变化检测和分类（CCDC）.html

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，主要根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中实现基于BP神经网络的语言特征信号的分类算法。包括数据选择和归一化，BP神经网络构建、BP神经网络训练以及BP神经网络分类。

深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果