通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

使用决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类的源码，可以直接下载使用，替换输入数据即可，方便快捷

电机故障数据集，振动数据和电流数据，故障类别：转子断条，气隙偏心，轴承磨损，轴承座损坏，匝道短路，轴承外圈，内圈，滚动体故障。 0,正常,健康正常 1,SC2T,2匝短路 2,SC4T,2匝短路 3,SC8T,2匝短路 4,AE,气隙偏心 5,RBB,转子断条 6,BCB,轴承座坏了 7,BAF,轴承磨损 轴承故障诊断数据10000*1025_1hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_2hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_3hp.csv 电机故障诊断振动数据8000*1025.csv 里面有参考论文可以借鉴

框架：keras，语言：python，使用算法：k-means，需要安装一些安装包

资源实现了多种适合MNIST数据集的CNN网络，包含自己设计的DenseCNN，著名的LeNet5、AlexNet、ZFNet和VGGNet16。实验结果的可视化包含损失和准确度随迭代次数的变化。模型可下载后直接运行。

葡萄牙银行的收入有所下降，他们想知道该采取什么行动。经过调查，他们发现根本原因是他们的客户没有为长期存款进行足够的投资。因此，该银行希望确定有较高机会订阅长期存款的现有客户，并将营销工作重点放在此类客户上。 file/opensearch/documents/92775/new_test.csv file/opensearch/documents/92775/new_train.csv

此次资源为期末考核作品，最终评定4.0绩点。（包括数据集、代码<保证可以运行>、设计文档、训练集）使用数据集为Omniglot，也可以使用自己的数据集进行实现，采用框架，采用多次卷积，最终实现5分类（准确率100%），10分类（99%），30分类（50%多，样本集特征不够明显，不能怪我）。大家可以自己参考

MIT-CBCL Car Database，麻省理工学院提供的车辆分类数据集，可以用来训练分类器，官网数据集下载地址已失效，上传到这里供大家使用。 128 × 128 PPM 格式图像 516个文件 17.8 MB已压缩：24.8 MB未压缩

Python实现鸢尾花数据集分类问题——使用LogisticRegression分类器

今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧