贝叶斯算法图像分类matlab代码GP-EST：GP-UCB的统一算法和改进的可能性 这是使用高斯过程假设进行贝叶斯优化算法的matlab演示。 该算法在以下内容中有完整描述 在强盗环境中使用高斯过程进行优化估计（Zi Wang，Bolei Zhou，Stefanie Jegelka），在国际人工智能与统计会议（AISTATS）中，2016年。 可以在上找到该论文。 要运行代码，请先安装Carl Rasmussen和Hannes Nickisch（）的gpml工具箱。 有关如何运行算法的完整说明，请参见gpo_example.m。 在本文中，除了进行综合功能的实验外，我们还进行了与用于轨迹优化的初始化调整和用于图像分类的参数调整有关的实验。 轨迹优化实验基于Drake工具箱中的Airplane2D示例，位于。 图像分类实验遵循NIPS 2014中的论文“使用位置数据库学习场景识别的深度特征（Zhou等人）”。所有数据集均可在线获得。

机采自 2017最新统计局数据 国民经济行业分类与代码（GB/T 4754-2017），三级 json带上下级数据，需要四级的或者sql数据的请看我的其他分享 [{ "text": "农、林、牧、渔业", "value": "A", "children": [{ "text": "农业", "value": "01", "children": [{ "text": "谷物种植", "value": "011", "children": null }, { "text": "豆类、油料和薯类种植", "value": "012", "children": null }, { "text": "棉、麻、糖、烟草种植", "value": "013", "children": null }, { "text": "蔬菜、食用菌及园艺作物种植", "value": "014", "children": null }, { "text": "水果种植", "value": "015", "children": null }, { "text": "坚果、含油果、香料和饮料作物种植", "value": "016", "children": null }, { "text": "中药材种植", "value": "017", "children": null }, { "text": "草种植及割草", "value": "018", "children": null }, { "text": "其他农业", "value": "019", "children": null }] }

下载后，安装好版本匹配的python3.6,numpy,scipy,matplot,sklearn,skimage等包，后直接可以运行，无需修改代码。运行后输入y，就可以实习自带的图像分类（小鸡，小鸭，蛇，猫等分类）。

NLPCC2017(中文)新闻标题分类示例代码以及数据描述

神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。

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DLT517-93电力科技成果分类与代码(共1页).doc

本文件为2015年 GB_T6565-2015职业分类与代码.PDF

2019年修改版（4754-2017）国民经济行业分类和代码； CREATE TABLE `industry_type` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增列', `type` varchar(16) NOT NULL COMMENT '门类', `subType` varchar(16) NOT NULL COMMENT '大类', `subType2` varchar(16) NOT NULL COMMENT '中类', `subType3` varchar(16) NOT NULL COMMENT '小类', `typeName` varchar(64) NOT NULL COMMENT '类名', `remark` varchar(511) NOT NULL COMMENT '说明', `year` varchar(16) NOT NULL COMMENT '数据统计年份', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1770 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='国民经济行业分类和代码';

根据GBT 4754-2017 国民经济行业分类与代码 整理成的国民经济行业分类代码表，可用于数据库属性挂接、逻辑一致性验证等。