一个分类代码 不是自己做的 但是是一个很好的例子 自己认为可以 所以分享了

version_transformer、内含一份数据、可以直接运行出结果 version_transformer、内含一份数据、可以直接运行出结果 version_transformer、内含一份数据、可以直接运行出结果

利用词袋模型和SVM进行图片分类代码

对GBT 13923-2006 基础地理信息要素分类与代码进行整理，处理成了基础的excel文件格式

6565-2015职业分类代码EXCEL，供导入数据库用

本文是关于英文情感分类的源码，详情请参考博客https://blog.csdn.net/pursue_myheart/article/details/81095094

国民经济行业分类代码表GBT 4754—2017，数据字典表。包含id,pid,name三个字段，已建立好id与pid对应关系，可直接导入数据库作为数据字典表使用

文本分类代码

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

matlab实现vm图形分类代码变色龙分类 通过使用彩色和灰度图像，基于统计分类测量变色龙视觉模式之间的可区分性。 安装 下载代码。 从 下载特征提取代码（Single-Opponent (SO) 和 Double-Opponent (DO) 描述符）。 将代码放在文件夹 [root]/serre-lab-color_hmax-c2a60c1 中。 纸： 。 从（我们使用 linlinear-1.7）下载支持向量机 (SVM) 实现代码。 将代码放在文件夹[root]//liblinear-1.7 中。 创建 mex 文件：从 matlab，运行 [root]/liblinear-1.7/matlab/make.m。 纸： 。 用法 在 matlab 中，运行 [root]/run_all.m。 该实现由四个部分组成，对灰度和颜色描述符重复： 选择要素模板。 计算变色龙图像的描述符。 为每对类学习一个分类模型，并以留一法的方式测量准确性。 显示六个选定类别的结果（准确度 + p 值）。 第 (1)-(3) 部分的运行由第 5-10 行中的标志控制。 当标志设置为“false”时，将加载