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贝叶斯
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器应用实例-matlab
使用贝叶斯
分类
器进行判断文章类别,其中使用了斯密斯smoothing方法,课程作业,自己编写的matlab源码,直接运行BayesClassifier即可,由于数据量庞大,大概需要运行1分钟左右
2022-12-10 09:54:42
7.09MB
贝叶斯分类器
文章分类
matlab
1
MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像
分类
预测(完整源码和数据)
MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像
分类
预测(完整源码和数据) MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像
分类
预测(完整源码和数据) 数据为图像
分类
数据,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。
2022-12-10 09:28:27
2.28MB
Bee-CNN
蜜蜂算法优化
卷积神经网络
图像分类预测
贝叶斯
分类
实例Naive Bayes.zip
贝叶斯实现言论过滤器、过滤垃圾邮箱、新浪新闻
分类
2022-12-09 23:37:35
200KB
Naive
Bayes
1
机器学习课上连续型随机变量的朴素贝叶斯
分类
器
通过iris.txt的训练,再利用test.txt进行测试
2022-12-09 21:26:23
6KB
机器学习
贝叶斯分类器
1
车型
分类
数据集,MPV, SUV,敞篷皮卡,轿车,旅行车,每类车型图片200-400张不等
车型
分类
数据集,MPV, SUV,敞篷皮卡,轿车,旅行车,每类车型图片200-400张不等 车型
分类
数据集,MPV, SUV,敞篷皮卡,轿车,旅行车,每类车型图片200-400张不等 车型
分类
数据集,MPV, SUV,敞篷皮卡,轿车,旅行车,每类车型图片200-400张不等
2022-12-09 15:28:26
507.68MB
数据集
车型
图片
深度学习
传统装饰色彩图案
分类
识别数据集
传统装饰图案数据集,主数据集(decor.zip)是485张传统装饰图案的彩色图像(150x150x3)和带有decor.csv标签的文件。图片文件格式为。png,标签为整数和值。文件DecorColorImages。H5由这个集合的预处理图像图像张量和目标(标签)组成。
2022-12-09 15:28:25
69.6MB
数据集
图片
深度学习
分类
船坞-船型
分类
数据集,该数据集包含9种类型的船只的图像
船坞-船型
分类
数据集,该数据集包含9种类型的船只的图像。它包含两个目录“TRAIN”和“TEST”,分别有1162和300个图像。训练图像在特定类本身的目录中提供。目录的名称是用于提交的“类标签”。目的是将“TEST”图像归为9类中的一类。分为:船型渡船、贡多拉、帆船、游船、皮划艇、充气船、纸船、浮筒、货船
2022-12-09 15:28:24
179.11MB
数据集
船坞
深度学习
图像
痤疮严重程度分级
分类
数据集
痤疮严重程度分级
分类
数据集,一共分为3个级别,共999张痤疮人脸数据,已经完成切割 痤疮严重程度分级
分类
数据集,一共分为3个级别,共999张痤疮人脸数据,已经完成切割 痤疮严重程度分级
分类
数据集,一共分为3个级别,共999张痤疮人脸数据,已经完成切割
2022-12-09 15:28:23
49.03MB
数据集
深度学习
痤疮
分类
袋装薯片和罐装可乐图像数据集
袋装薯片和罐装可乐图像数据集,每类有36张图片 袋装薯片和罐装可乐图像数据集,每类有36张图片 袋装薯片和罐装可乐图像数据集,每类有36张图片
2022-12-09 15:28:21
209.22MB
数据集
罐装可乐
商品分类
深度学习
戴太阳镜与没戴太阳镜
分类
数据集(没戴1776张、戴的1475张)
戴太阳镜与没戴太阳镜
分类
数据集(没戴1776张、戴的1475张),数据在训练和验证中按8020的比例划分。每个文件夹包含一个太阳镜非太阳镜文件夹,其中包含根据太阳镜的存在进行
分类
的图像。 戴太阳镜与没戴太阳镜
分类
数据集(没戴1776张、戴的1475张),数据在训练和验证中按8020的比例划分。每个文件夹包含一个太阳镜非太阳镜文件夹,其中包含根据太阳镜的存在进行
分类
的图像。
2022-12-09 15:28:20
54MB
太阳镜
检测
数据集
深度学习
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