运行记录：
训练集每类9k数据集，训练集一般为每类1k；
1.利用英文数据集进行二分类，因为数据可能过于中和，运行正确率在85%左右，其中测试集没有label输出自己评价可以发现测试集正确率和验证集类似，大约85%，epoch为2
2.利用上述影评二分类，label 0 1 对应1 5星影评，正确率在99%+
3.利用上述影评三分类，label 0 1 2对应1 3 5星影评，正确率在99%左右
4.利用上述影评四分类，label 0 1 2 3对应1 3 4 5星影评，小数据训练，135星各9k训练集，4星10个训练集，输出相同大小，准确率78%左右，也就是说基本预测错误，说明不可以进行小规模训练。
5.利用上述影评五分类，label 0 1 2 3 4对应1 2 3 4 5星影评，正确率97%+
2022-04-20 09:07:02
223.76MB
这是一款头像小程序
用户可以在每一个分类随机头像
然后觉得满意可以保存到相册
支持多个分类,基本都是全了如下:
动漫头像
男生头像
女生头像
动漫男生
动漫女生
另外还支持多种流量主模式
具体大家自行研究吧,小编就不多说了
下面来看看小编的测试演示图!
2022-04-18 21:04:34
118KB
自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类
1. 利用PCA进行降维
2. 利用SVM进行多分类
要求：
1. python编写
2. PCA及SMO算法自行实现
3. 程序注意可读性，添加必要注释
2022-04-06 03:10:03
22.06MB
选用一种组合模式识别系统：特征提取算法（ FLDA、K-L变换，或基于欧氏距离J2判据）+分类器（最近邻NN分类器、KNN分类器、最小中心分类器、Bayes分类器、SVM）；再将或faceR和faceS合并，采用K-folds cross validation训练并测试分类器的性能（分类准确率）作出评估。
用MATLAB、或者Python、Java、 C++等编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。
2022-04-03 09:00:38
10.27MB
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