文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-

音乐风格分类，使用sklearn中的随机森林，包含数据集清理，特征选择，模型的选择和超参数调参，模型训练，数据可视化等。 包含数据集和jupyter代码，可以直接运行。

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

机器学习问题解决指南 机器学习是一门复杂的学科，需要掌握多种技术和概念。Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem是一本旨在帮助读者掌握机器学习问题解决方法的书籍。这本书涵盖了机器学习的基本概念、模型选择、数据预处理、特征工程、模型评估等多方面的知识点。 机器学习基本概念 机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的分析和学习，可以对未知数据进行预测和分类。机器学习可以分为监督学习、非监督学习和半监督学习三种类型。监督学习是指在给定标签的数据集上训练模型，以便对新数据进行预测。非监督学习是指在没有标签的数据集上训练模型，以便发现隐含的模式。半监督学习是指在部分标签的数据集上训练模型，以便对新数据进行预测。 模型选择 机器学习模型的选择取决于问题的类型和数据特征。常见的机器学习模型有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。决策树是一种基于树形结构的分类模型，适合处理小规模数据集。随机森林是一种集成学习模型，通过组合多棵决策树以提高预测准确性。支持向量机是一种基于核函数的分类模型，适合处理高维数据。神经网络是一种基于人工神经网络的分类模型，适合处理大规模数据集。 数据预处理 数据预处理是机器学习的重要步骤，旨在将原始数据转换为模型可以处理的格式。常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换、特征选择等。数据清洗是指去除无关数据和缺失值，提高数据质量。数据变换是指将数据转换为适合模型的格式。特征选择是指选择最相关的特征，以提高模型的预测准确性。 特征工程 特征工程是指对原始数据特征的提取和转换，以提高模型的预测准确性。常见的特征工程方法包括特征提取、特征选择、特征降维等。特征提取是指将原始数据转换为有意义的特征。特征选择是指选择最相关的特征，以提高模型的预测准确性。特征降维是指降低数据维度，以提高模型的计算效率。 模型评估 模型评估是指对模型的预测结果进行评估，以验证模型的泛化能力。常见的模型评估方法包括准确率、召回率、F1-score、ROC曲线等。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。召回率是指模型正确预测的正样本数占总正样本数的比例。F1-score是指模型的准确率和召回率的调和平均值。ROC曲线是指模型的真阳性率与假阳性率的曲线。 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem是一本涵盖机器学习基本概念、模型选择、数据预处理、特征工程、模型评估等多方面知识点的书籍，旨在帮助读者掌握机器学习问题解决方法。

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

西电机器学习三个实验具体代码和模型以及实验报告

1、资源内容：机器学习大作业-图像识别-安检识别+实验报告+源代码+文档说明+YOLOv5，python实现 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

ouc机器学习实验，仅供参考