文字分类系统 系统的介绍如何构建一个完整的文本分类系统，包括数据预处理，主要方法的原理介绍和实现细节，实验结果与分析，网页演示的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏： :

运用分面组配法，将手机进行了多种方式分类。其中使用的技术栈是html-css-jquery。

运动分析 基于来自手机的加速度计/陀螺仪数据的人体运动分类 data-gathering包含从智能手机收集实时数据并将其转储到磁盘所需的所有代码 datasets包含我们用于训练模型的训练和验证数据 logs随时间推移的模型性能 models预训练模型 进行数据分析的src应用程序 自己测试实时分类器 首先设置您的环境： 安装node.js和python 2.7 进入data-gathering文件夹并运行npm install 进入src文件夹并运行easy install sklearn docopt 该应用程序包含三个部分：在电话上运行并获取数据的网站；以及在计算机上运行并接收数据的node.js应用程序； 一个对数据进行分类的python应用。 得到两个终端和... 在1号航站楼： $ cd src $ python dataset.py --model ../mod

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基于深度学习的医学图像分类的分析内含数据集以及R语言源码

道路损坏分类和评估数据集，此数据集包含受损道路的图像。根据道路的破坏程度，我们将道路的破坏程度分为良好、较差、满意、极差4类。您可以通过目录提供的名称或通过图像名称的前缀对图像使用标签。您可以使用这些图像来对道路进行分类，也可以用于进一步的评估。每类有300-800张图片不等，共2074张图片

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