基于压缩感知理论，用OMP算法实现图像重构

文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3.生成数据集的特征矩阵4.使用朴素贝叶斯模型进行处理5.使用SVM模型进行处理 本次实验使用到的数据集为实验预先提供的新闻训练集，新闻测试集，以及替换词。训练集和测试集中包括共10个种类的新闻，但所有的新闻都在一个文档里，也查看训练集和数据集内容，发现共有十个新闻分类，分别是“财经”，“资产”， “

Matlab dpcm编码代码压缩感测 有关基于迭代/优化/深度学习/基于深度神经网络的图像/视频（量化）压缩/压缩感测（编码）的最新论文和代码。 基于块的DCS 单刻度感应 TGDOF [Matlab] R. Liu，Y。ZHang，S。Cheng，X。Fan，Zo Luo，“鲁棒压缩感测MRI的理论上有保证的优化框架，” AAAI人工智能大会会议录，2019年。 DNN-CS-STM32-MCU [Tensorflow] 实验室信号处理-深度神经网络在STM32 MCU板上用于基于CS的信号重建 提示CSNet [Matconvnet] W. Shi等人，《使用卷积神经网络的图像压缩传感》，IEEE Trans。 图像处理，2019年。 感知CS [[代码]]（）[Caffe] 杜J，谢X，王C，石G.``感知压缩感知''，中国模式识别与计算机视觉会议，第268-279页，2018年。 ISTA-Net [Tensorflow] Z. Jian和G. Bernard，“ ISTA-Net：基于可解释性优化的启发式深度网络，用于图像压缩传感”，IEEE计算机视觉和模式识别国际会议，2

主要为大家详细介绍了python感知机实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本压缩包里是是基于FOCUSS重建方法的图像并行压缩感知代码

在压缩感知当中，首先进行的是稀疏表示，需要对图像进行去噪

针对传统营销方式无法满足海量用户数据分析的需求，设计了一种基于大数据分析的移动终端精准营销系统。该系统包含感知融合、客户标签定义、大数据分析、内容语义解析和营销支撑5个子功能系统，使用Hadoop大数据分析并存储和计算用户移动终端产生的海量上网日志，从而建立用户特征库。并使用大数据分析技术分析用户的行为特征和属性建立精准营销模型，提高企业的营销效果与时效性。测试结果表明，该系统具有较好的海量数据存储性能、可扩展性以及较快的数据查询能力。

根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本

单层感知器神经网络matlab代码感知器 用于MATLAB的带有反向误差传播学习方法的人工神经网络类。 sigmod传递函数。 这种实现是简单而有效的。 与许多其他针对单个神经元具有单独类的多余实现不同，此代码基于矩阵代数，因为神经元层本质上是矢量，轴突权重不过是矩阵。 人工神经网络的矩阵表示法使所有方法和计算都变得优雅而高效，而计算成本却更低。 缺少许多多余的参数可提供用户友好的体验。 ＃＃方法 PERCEPTRON（layers_vector）-创建具有指定数量的神经元的PERCEPTRON实例。 图层矢量可能类似于以下[10,12,12,12,5]。 具有上述层向量的网络将具有10个输入传感器神经元，三层关联神经元，每个神经元具有12个神经元和5个输出神经元。 forward（obj，input_col_vector）-从输入到输出的正向计算方法 backprop（obj，input，desirable_output，eta）-单一样本反向误差传播方法。 参数“ eta”控制收敛速度，通常为0 <eta <1。典型值eta = 0.001。

多类感知器 多类感知器算法是一种用于将数据分类为一系列类之一的监督学习算法。 作为我项目的一部分，构建了以下实现，以构建特定于领域的自然语言问答算法（interview_qa），根据问题的内容将问题分类。 该算法的构建方式使其可以推广到任何用例，并在以下各节中详细说明了如何格式化数据。 它意味着易于使用和理解，而没有任何重大的性能问题。 为了获得更多好处，该模块还包含一些功能，以方便训练，构建和测试分类器，并提供有用的指标和统计数据来判断效果。 算法总结 像大多数感知器算法一样，该算法也基于神经元的生物学模型，并且它是激活的。 在普通感知器（二进制分类器）的情况下，数据被分解为一系列具有特定值的属性或特征。 当人工神经元接收该特征向量作为刺激时，将其乘以权重向量（点积），以计算特定数据点的激活值。 如果激活能量足够高，则神经元触发（数据符合分类标准）。 对于多类感知器，情况有所不同。