Python心脏衰竭分类器 这是kaggle提供的一项任务，其中包括创建一个分类器算法，该算法可以使用血液信息和其他一些功能来预测心脏病发作。 在这个项目中，我尝试了3种不同的机器学习模型，即随机森林分类器，SVC和Logistic回归器，其中两个在数据框中运行良好，但是SVC无法正常工作，因此我决定将其从笔记本中删除，在这个项目中，我专注于数据分析，但是缺少功能工程。 同样在这个项目中，我还没有开始使用github，所以我再次希望你理解这一点并下载数据以运行代码。

在Arduino Nano 33 BLE Sense上训练和部署Tensorflow Lite RNN模型的更简单方法-用于微语音识别。

尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

基于MATLAB的SVM分类器，运用高斯核函数，进行非线性的运算，对于分类和拟合有较好的效果。对于分类结果，有直观的图标进行介绍。

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征，分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果，对已有的主要特征选择和分析方法进行比对，为进一步研究特征提取、特征选择方法，提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。

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svm结果读取，对01序列进行统计，并且输出统计结果，默认为window和other

Haar分类器结合keras-facenet算法实现人脸检测分割及人脸识别考勤系统完整源码+项目说明.zip 【模式识别-人脸识别考勤系统】 利用Haar分类器完成人脸检测、分割；利用FaceNet网络完成人脸识别。 【依赖库】 opencv-python numpy keras-facenet（见 https://pypi.org/project/keras-facenet/ ） Keras TensorFlow 其中，keras-facenet需要下载预训练模型置于~/.keras-facenet目录下，如果你获得的版本在model/目录下没有带该模型，请自行到该库的GitHub仓库页下载，或在第一次调用该库时也会自动下载。 【使用face_manager.py可以进行人脸的录入，注意录入姓名时，之间不要用空格分隔】 【使用main.py可以进行人脸考勤主操作】 准确率达到93.2% 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。