使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。

适合初学深度学习分类的人群，采用自定义的数据集进行训练与测试。

本文为09-21年论证逻辑真题分类汇总，包括削弱题型、支持题型、相似题型等，共8类 使用方法：每个题目后有留白，可以在后期复习的时候打印下来做一遍 适用人群：199管理类联考复习考生 效果：做完可以发现真题在每个类型题目的规律，亲身体验，效果良好

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。

1.用户登录模块：注册 登录 退出 修改密码 2.垃圾分类查询模块：垃圾分类查询（根据垃圾名称搜索显示垃圾所属类型（可回收垃圾，干垃圾，湿垃圾，有害垃圾），该类型定义，包括垃圾物品以及投放要求）……

电影评论数据作为训练数据集. 其中, 训练数据集20000条(正负向各10000条); 测试数据集6000条(正负向各3000条)。造福没有积分的宝宝。资源来自于https://www.ctolib.com/lxw0109-ChineseSentimentAnalysis.html

管理员和用户两个角色。 管理员可以编辑垃圾分类信息、用户信息(登录名及密码)，处理投诉、报修信息。 用户添加图片可识别垃圾，显示垃圾名称种类以及相关信息、查看投放地点，投诉（如乱丢垃圾），报修。 登录界面图形验证码。

基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码+病害数据集+项目说明文档.zip 【数据增强】 data_aug.py 用于线下数据增强，支持的增强方式： 高斯噪声 亮度变化 左右翻转 上下翻转 色彩抖动 对比度变化 锐度变化 【使用方法】 第一步：将测试集图片复制到 data/test/ 下 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到 data/temp/images/ 下，将两个 json 文件放到 data/temp/labels/ 下 执行 move.py 文件 执行 main.py 进行训练

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