matlab实现垃圾邮件分类代码过滤器 使用机器学习过滤垃圾邮件 该项目专注于开发电子邮件垃圾邮件过滤器，该过滤器学习使用各种机器学习技术对垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。 机器学习系统将接受电子邮件消息的训练，以学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件。 在这里学习代表观察垃圾邮件模式的行为，该模式建立在一个足够好的模型上，该模型做出的预测适合训练集并在新数据上很好地泛化。 我们采用基于机器学习技术的不同基于监督分类的算法技术，在预先分类的垃圾邮件和非垃圾邮件的某些数据集上训练系统，并对比它们在测试数据集上的性能，以找到具有更好过滤能力的最佳技术。 我们的方法深入研究了不同风格的机器学习算法。 首先我们实现了基于超平面分类模型的感知器算法。 然后我们主动检查我们在 K 最近邻算法中实现的基于实例的学习模型的性能。 我们的最终方法基于概率模型，我们为此实现了朴素贝叶斯算法。 我们从基于原始文本的数据集生成特征向量。 对于每种学习技术，我们准备了一个训练集，其分类标签也提供给算法，并期望它在测试集上返回足够好的预测。 然后我们通过比较平均错误率、学习率和误报率来对比这些算法的性能。 结合计算资源限制的

lda分类代码matlab 面部识别 在MATLAB中实现基本分类器（Bayes'、K-Nearest Neighbors、PCA、LDA），实现人脸识别。 介绍 有关作业的正式定义，请参阅项目。 有关结果的摘要，请参阅我的 . 如何运行代码 为了保持代码的可读性和模块化，每个分类器和降维技术都在位于目录中的单独 MATLAB 函数中实现。 帮助函数方便地位于目录中。 该脚本位于代码目录的顶层。 我将脚本分为以下几个部分： 预处理数据 负载变量 划分数据（训练和测试） 贝叶斯分类 K-最近邻分类 主成分分析 (PCA) PCA后的贝叶斯分类 PCA 后的 K 最近邻分类 Fisher 线性判别分析 (LDA) LDA后的贝叶斯分类 LDA后的K-最近邻分类 主文件包含不同情况的初始条件和参数。 要测试不同的功能，只需修改这些状态​​条件变量。 该脚本可以完整运行，也可以一次运行一个部分，以观察和分析给定部分的结果。 在脚本的末尾，每种分类技术的结果都显示在一个表格中。 下面是在人脸数据集上运行整个脚本时的示例表。 所有输入数据都可以在.mat文件形式的目录中找到。 如需任何帮助或说明，

奥托产品分类 这是我的Kaggle Otto产品分类代码 结果：340/3515

matlab遥感图像分类代码 ImageRegisiter 1.Matlab实现GF1WFV遥感数据配准，同时也适用于其他类型的图像校正，拼接。 2.本篇原理是基于surf自动特征提取 3.配准效果用标准误差RMSE进行定量化度量。 4.批量配准图像 代码说明 registerbatch.m 一个批量配准的例子 RSAFM.m 图像配准函数 %图像配准demo original=imread(file1); distorted=imread(file2); recovered=RSAFM(original,distorted); 部分GF1WFV数据 下载地址：

matlab实现垃圾邮件分类代码机器学习 我学习了机器学习的一些基本方法，通过手工编码每种方法来实现所有程序，并用简单的数据集测试模型。 在这里收集所有代码，项目将不断更新。 目前暂时使用matlab来完成代码。 到目前为止，已经实现了以下算法： 逻辑回归 新元 Logistic 回归 牛顿法逻辑回归 最小二乘回归 朴素贝叶斯 伯努利垃圾邮件分类 多项垃圾邮件分类 高斯判别分析 支持向量机（使用 SMO 算法） 反向传播神经网络 依赖关系 MATLAB 数据 每个项目需要的数据放在项目根目录下。 当然，我在很多项目中使用了相同的数据集来比较模型。 对于这个特定的数据集，我把它放在一个单独的数据集目录中。 训练 对于每个项目，运行其对应的 .m 文件。 结果 我测试的所有模型在给定的数据集上都运行良好。

lda分类代码matlab 该存储库包括以下主题的代码（MATLAB/Python）和报告： 作业 1：超声波问题 在本报告中，我们将了解快速傅立叶变换 (FFT) 和高斯滤波器在现实生活中的使用情况。 在这个问题集中，傅立叶变换将用于将信号从时域转换到频域。 高斯滤波器将用于滤除数据中的噪声。 通过使用这两种技术，我们能够确定频率特征、噪声场中物体的路径及其在给定时间的位置。 作业 2：Gábor 变换 在本报告中，我们将对 Gábor 变换进行实验，以了解不同的时间过滤窗口宽度和平移大小如何影响时间和频率分量的分辨率。 我们还将在不同的 Gábor 窗口之间进行比较。 最后，我们将通过在钢琴和录音机上处理歌曲玛丽有一只小羊羔来看到 Gábor 变换在现实生活中的应用。 作业3：主成分分析 在本报告中，我们将通过提取油漆罐在不同情况下的运动信息，了解主成分分析 (PCA) 的各个方面及其实际用途以及噪声对实际问题中 PCA 算法的影响. 作业四：音乐分类 在本报告中，我们将看到如何将奇异值分解 (SVD) 和线性判别分析 (LDA) 结合使用来训练计算机，以帮助我们对不同流派的不同乐

虚假新闻检测分类代码

HandGestureClassify 基于tensorflow的手势识别和分类 博文地址： 原手部检测代码源自： 分类代码参考： 使用说明： 1.手势识别 运行 run_demo_hand_with_tracker.py 进行实时手势识别 修改 config.py 中的 DEMO_TYPE 可更改输出的图像类型 将 run_demo_hand_with_tracker.py 中的 cv2.imwrite('./storePic/11'+str(i)+'.jpg', local_img.astype(np.uint8),[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90]) 语句解除注释可以保存图片到项目目录下，可以自行修改存储目录 2.手势图像分类 classmain.py 代码用于训练分类 用于训练的手势数据集存于 classify -- handGestureP

针对2007年的投入产出变中的各个行业的涵盖范围做一细致说明

SVM分类代码，多分类，解决了其他代码中只能两分类的限制，非常有用，人工智能实验