将属于相同类别的垃圾图片放在一个文件夹中，在 garbage/ 目录下总共有40个文件夹。 第一大类：其他垃圾/ 0: "一次性快餐盒",1: "污损塑料",2: "烟蒂",3: "牙签",4: "破碎花盆及碟碗",5: "竹筷" 第二大类：厨余垃圾/ 6: "剩饭剩菜",7: "大骨头",8: "水果果皮",9: "水果果肉",10: "茶叶渣",11: "菜叶菜根",12: "蛋壳",13: "鱼骨" 第三大类：可回收物/ 14: "充电宝",15: "包",16: "化妆品瓶",17: "塑料玩具",18: "塑料碗盆",19: "塑料衣架",20: "快递纸袋",21: "插头电线",22: "旧衣服",23: "易拉罐",24: "枕头",25: "毛绒玩具",26: "洗发水瓶",27: "玻璃杯",28: "皮鞋",29: "砧板",30: "纸板箱",31: "调料瓶",32: "酒瓶",33: "金属食品罐",34: "锅",35: "食用油桶",36: "饮料瓶" 第四大类：有害垃圾/ 37: "干电池",38: "软膏",39: "过期药物"

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 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。

【视频演示】 bilibili.com/video/BV1Se411v7oy/ 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135359963 【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0

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内容 1）自选文本分类数据集； 2）测试单向、双向TextRNN深度网络算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节单向、双向TextRNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响

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内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。