机器学习与python大作业-垃圾分类识别（学生版）.ipynb

一套能够正确识别手写体的软件系统，使用matlab为开发平台。

【情感识别】基于改进KNN语音情感分类识别malab源码含GUI.md

含有华为云ModelArts实现花卉识别的详细步骤和截图，含有结果分析图像等。适合大学生或初学者学习参考使用。

基于Keras的猫狗分类识别实验报告22页-作者原创机器学习期末大作业-1.摘要2.引言3.主题内容(3.1算法原理分析3.2数据组成3.3算法分析)4.实验与结果分析5.结论(5.1项目总结5.2创新点分析)6.参考文献-包含算法流程图,运行结果截图,核心代码

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等亲测可用， 谢谢支持。

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ActivityRecognitionFlow 对原始数据集进行预处理，窗口划分，特征提取，特征融合，分类识别 数据集：Opportunity Data Set（ 预处理：删除含有缺失数据（"NaN"）或是Locomotion标签为0的数据item 窗口划分：窗口大小64，重叠率50% 特征提取：均值，方差，相关系数，能量 特征融合：LDA（线性判别分析） 分类识别：KNN，LDA

在进行遥感图像多分类识别时, 针对使用传统方法遇到的分类模型特征提取困难、分类精度不理想、分类种类少等问题, 研究了卷积神经网络(CNN)模型在高光谱遥感地物多分类识别中的可行性及不同CNN 模型对高光谱遥感地物多分类的识别效果。从ISPRS(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)提供的Vaihingen及Google Earth中采集数据,制作了包含6类地物的数据集一。在此基础上增加10类地物制作数据集二, 再增14类地物制作数据集三。在预处理图像数据之后, 通过设置神经网络结构、调整模型参数、对比神经网络模型等, 上述3类数据集的地物分类识别率均达到95%以上。通过分析不同CNN模型对高光谱遥感地物多分类识别效果的影响, 证实了CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别应用的可行性且具有较高的识别率。实验结果为CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别中的应用提供了一定的参考。

【项目介绍】 基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)项目源码，本项目将使用Pytorch，实现一个简单的的音频信号分类器，可应用于机械信号分类识别，鸟叫声信号识别等应用场景。 项目使用librosa进行音频信号处理，backbone使用mobilenet_v2，在Urbansound8K数据上，最终收敛的准确率在训练集99%，测试集96%，如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的backbone和更多的数据增强方法。 【博客地址】 《基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120601437