经典的模式识别教材Duda《模式分类》第二版(教材)

maxent-srl 使用最大熵分类器的语义角色标记

一、前言 此示例演示如何创建和训练一个简单的卷积神经网络，以使用深度学习对 SAR 目标进行分类。 深度学习是一种强大的技术，可用于训练健壮的分类器。它已经在从图像分析到自然语言处理的不同领域显示出其有效性。这些发展对SAR数据分析和SAR技术具有巨大的潜力，正在慢慢实现。SAR相关算法的一项主要任务一直是目标检测和分类，称为自动目标识别（ATR）。在这里，我们使用一个简单的卷积神经网络来使用深度学习工具箱对SAR目标进行训练和分类。 深度学习工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。 此示例演示如何： • 下载数据集。 • 加载和分析图像数据。 • 数据的拆分和扩充。 • 定义网络体系结构。 • 训练网络。 • 预测新数据的标签并计算分类精度。 为了说明此工作流程，我们将使用空军研究实验室发布的移动和静止目标获取和识别 （MSTAR） 混合目标数据集 [1]。我们的目标是开发一个模型，根据SAR图像对地面目标进行分类。 二、下载数据集 此示例使用的 MSTAR 目标数据集包含来自 8688 个地面车辆的 7 个 SAR 图像和一个校准目标。

pytorch实现文本情感分析详细教程 关键词：python，情感分析，英文文本分类，Bi-LSTM 训练集准确度高达98%，验证集准确度最高达到82%，数据集来自竞赛平台DataCastle，竞赛链接为：https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?spm=5176.12282016.0.0.31ed52e3oG2G01&id=359，本代码可以帮助大家获取前70的排名成绩，后续可以进行二次修改，有望冲击前50。

使用方法：运行main.py文件即可，或者命令行输入"python main.py"。

@参考Python 机器学习基础教程 鸢尾花分类 一个简单的机器学习应用，构建第一个模型。 对鸢尾花的分类，根据测量数据进行，该测量数据则为特征。测量数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位为cm 我们的目标是构建一个机器学习模型 因为有已知品种的鸢尾花的测试数据，所以这是一个监督学习问题。我们要在多个选项中预测其中一个（品种）。这是一个分类（classsification）问题。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中共有三个类别（setosa、versicolor、virginica）。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。 1、初识

1.深度学习实现中草药(中药材)识别《Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)》 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129880963 2.中草药(中药材)图片数据集(Chinese-Medicine-163)： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129883396

根据自然资源部国土整治中心发布的第三次全国国土调查县级耕地资源质量分类数据库标准建设的数据库空库。表格基本确定，后期改动很少。

使用了神经网络算法对锂电池的健康程度进行分类，同时使用了梯度下降法，共轭梯度法与基于拟牛顿法等对数据进行分类比较。

matlab开发-电液比例方向控制阀。该模型模拟了超高压直流输电系统的稳态和瞬态特性。