基于CNN的中文文本分类算法（可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景）

基于CNN的二分类识别，采用的是python+tensorflow框架，识别准确率和验证准确率均90%以上，非常好用。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据，适合初学者，代码结构清晰

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CN

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

支持向量机（SVM）不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在 SVM 回归中，模型的目标是尽量拟合给定的数据集，同时保持尽可能多的数据点落在间隔（epsilon-tube）内。

改进YOLOv5_v7 _ 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客.mhtml

在LDA建模的基础上，使用各种分类器对文本分类，即利用LDA的建模结果提高分类效率和精度。