神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。 基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。

熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张 熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张 熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张

亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。 亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。

羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼” 羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼”

衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片 衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片 衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片

易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。 易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。 易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。

用于图像分类的美式橄榄球和橄榄球图像数据集，共下载3058张图片，分为训练和测试两部分，train文件夹有2448张图片，test文件夹有610张。橄榄球类和足球类各有1224张图片。 用于图像分类的美式橄榄球和橄榄球图像数据集，共下载3058张图片，分为训练和测试两部分，train文件夹有2448张图片，test文件夹有610张。橄榄球类和足球类各有1224张图片。

这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片

医学文本数据集-癌症文档分类数据集，该数据集集中于页面大小超过6页的长研究论文，分类为3类，“甲状腺癌”，“结肠癌”，“肺癌”。 医学文本数据集-癌症文档分类数据集，该数据集集中于页面大小超过6页的长研究论文，分类为3类，“甲状腺癌”，“结肠癌”，“肺癌”。