假新闻 该模型检测给定新闻是REAL还是FAKE。 算法 在此模型中，我们使用了两种不同的算法： 朴素贝叶斯-80.26％ 被动攻击性分类器-88.32％ 数据集 您可以从给定的链接（ ）下载数据集:: =>下载数据集并将其放入名为数据集的文件夹中 数据集的形状为7795×4。 第一列标识新闻，第二列和第三列分别是标题和文本，第四列具有标签，指示新闻是REAL还是FAKE。 运行模型 python Fake_news_detector.py 使用朴素贝叶斯模型的准确性为80.26％，使用PassiveAggressiveClassifier模型的准确性为88.32％。

参数：二进制结果变量 obj_outcome，其维度与 obj_testScore 相同。 输出：测试结果（测试的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性）。 新颖之处在于此功能的速度。 计算真/假阳性和真/假阴性的群体，而无需对整个群体进行任何迭代（例如，在 10^6 群体上迭代可能需要 30 分钟）。 当我在 MATLAB 中编写自制机器学习代码时，我发现这非常有用。 我需要计算敏感性、特异性、阳性/阴性预测值和一致性。

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fake_news_TFIDF_analysis 使用TFIDF分析进行假新闻预测 资料来源：Kaggle资料集 网址： ： 目的： 阿拉伯联合酋长国TF-IDF数据处理和相关单词的特征提取 使用新闻数据集来训练MLlib中的不同分类回归模型。 使用训练有素的模型来确定哪些绩效更好。 要求： 安装了Spark 客观的 ： 使用TF-IDF数据处理和特征提取来识别文本中更相关的单词 执行步骤以提取特征并标记并提交给分类回归模型。 演示使用MLlib库的不同方法。

使用pytorch搭建分类网络，针对Luna16数据集生成的疑似肺结节进行分类，实现假阳性剔除。其样本集保存为.Mat的形式（数据+类别），固定大小为24*40*40。 注意!!!!!原始getMat.py、traindataset.py有误（有bug），因为csdn无法修改资源，详情见https://blog.csdn.net/qq_24739717/article/details/101034728

PFC 5.0 颗粒流数值模拟三维假三轴圆柱压缩案例代码，包括制样、伺服、加载，读者可根据自己需要修改部分代码，即可实现不同土工试验的离散元数值模拟

假新闻检测 该项目是我们硕士论文的一部分。 它是对用于假新闻检测的各种ML模型的比较研究。 团队成员 金舒克·穆克吉吉·普里亚达尔西·罗伊·阿里特罗·拉希特

信号分析课程的各种程序，信号频谱分析，DDT，DFT，滤波器，假频，频谱泄露

方法3.假设后件为假，推出前件也为假。 例如求证： ((A∧B)C)∧D∧(C∨D)  A∨B 证明:假设后件A∨B为F,则A与B均为T。 1.如C为F，则(A∧B)C为F，所以 前件((A∧B)C)∧D∧(C∨D) 为F。 2.如C为T，则⑴若D为T，则D为F，所以 前件((A∧B)C)∧D∧(C∨D) 为假； ⑵若D为F，则C∨D为F，所以 前件((A∧B)C)∧D∧(C∨D) 为假。 ((A∧B)C)∧D∧(C∨D)  A∨B

为提高天线收发分时体制干扰设备的干扰能力，文中结合卷积调制干扰与间歇采样直接转发干扰，形成包含两种干扰方式优点的联合干扰方式。该方式可以在雷达径向距离上形成数目不受限制的假目标群。仿真结果证明该方法的可行性。在现有的数字射频存储平台的实测结果显示了径向分布的假目标群，更进一步表明该方法的有效性。