LDA 分类器代码大全.pdfLDA 分类器代码大全.pdfLDA 分类器代码大全.pdf

利用第三代个人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习，实现字符识别。MATLA代码编写了Tempotron类，测试了二十六个字母图片，效果不错，计算量小。详细算法见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》 脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码，比起卷积神经元，具有计算量小，所需训练样本少的特点，成为较为前沿的热点研究课题。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络具有较大的优势。

本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47770张图片，分为24类，每一类包含了2500张图片，图片的尺寸为224x224。图片分类训练代码用于训练花卉识别模型，代码中内置了23种主流的图片分类模型，比如vgg系列、resnet系列、inception系列、mobilenet系列等等。

国民经济行业分类与代码（GB_4754-2011）,国民经济行业代码表,国民经济行业分类

自然语言处理，对文本进行分类，也适用于恶意代码API函数序列分类

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GJB 8783-2015 产品技术文件分类与代码

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随机森林图像matlab代码PCML项目2 EPFL的MATLAB代码和的报告。 该项目的目标是对属于以下四个类别之一的图像进行分类：马，飞机，汽车或其他。 下载并放入code 。 从中下载培训和测试数据。 将两个.mat文件放在code/data文件夹中。 在code/pca文件夹中运行以下功能，因此已经为每个模型计算了用于二进制和多类预测的k倍训练和测试数据。 可以在两个脚本的Line 5上设置折叠数量和主要成分数量。 precomputeVectors_binary.m （用于在马/飞机/汽车与其他汽车之间进行分类） precomputeVectors.m （用于在四个之间进行分类） 将以下模型应用于分类： k-NN（k-最近邻居） 神经网络 随机森林 支持向量机 在相应模型的文件夹中运行test_.m ： 注意：让我知道任何链接是否无效。

通过机器学习中的逻辑回归算法实现多分类问题的求解，使用的是MATLAB进行编写