垃圾分类数据集和tf代码+8G数据集

面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。

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可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 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。

内含3个子文件夹，未进行训练集与测试集的分类。分别包含了Annotations文件夹，xml文件的文档，ImageSets文件夹，还有最主要的JPEGImages文件夹，里面是我们本次训练所必须的图片数据集。拿到这个压缩包后，我们还需要对其进行一个大致的训练集与测试集的分类，以此来方便之后的每一次训练。 另外需要注意的是，该压缩包里的Annotations文件夹里的xml文件，需要转换为txt文本文件。 感谢下载。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

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