配合文章使用，该文章通过nlp+聚类算法实现文本分类处理。简单易懂，配合代码使用理解迅速，适合自然语言处理和非监督学习的初学者们，希望能帮助大家

人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 数据量比较大，该数据集适合做分类识别，不可用于目标检测。 resnet 、vgg16、cnn、Mobilenet等网络。 放心下载使用 【基于卷积神经网络实现面部表情识别源码及模型下载地址】(准确率达到97%) https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325594

nlp幽默等级训练数据集，文件格式为csv文件

【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库这个课程中，所需要的样本图片测试。

蔬菜分类图像数据集，该数据集包含三个文件夹train(15000张图片)test(3000张图片)validation(3000张图片)以上每个文件夹都包含不同蔬菜的子文件夹，其中分别显示了不同蔬菜的图片，常见的15种蔬菜。有豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。15个类的21000张图片，其中每个类包含1400张图片，大小为224×224

svm结果读取，对01序列进行统计，并且输出统计结果，默认为window和other

Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Keras CNN Model from keras.applications.densenet import DenseNet169 # Import ClassifierCNN class from Classifier import ClassifierCNN # Instantiate clas

大家好，今天给大家带来一个卷积神经网络（CNN）数学图形识别项目(简单入门版)，这个是人工智能解题的基础，机器首先通过题目识别出题目中的文字和图形，读懂题目的含义，这个是个相对复杂的过程。就在今年的1月4日，麻省理工学院等四所高校的联合研究团队，发布了一项最新研究成果：他们开发了一个神经网络，可以解答出微积分、线性代数等大学数学题。不管是要求计算数值，还是写方程式，或者画出函数图形，都能轻易解答，正确率达到了100%。要知道，在短短几个月前，人工智能解答类似的题，最高正确率不到10%。

实现动物分类

寿司和三明治图像分类数据集，两类图片各10000张图片 寿司和三明治图像分类数据集，两类图片各10000张图片 寿司和三明治图像分类数据集，两类图片各10000张图片