花了好长时间写的svm多分类 具体的使用在百度上 这个辛苦分应该给的吧 谢谢啦

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。 可以使用这个方法进行转换： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None) 以mnist数据集为例： from ke

本数据集适合做不平衡多分类，从KEEL和UCI上下载后处理完，分成数据和标签，每个数据集都有独自名字，数据是.data格式也可以化成csvg格式。

使用中科院分词系统和林智仁的libsvm进行设计的系统 主要使用java语言进行开发 其他更多的信息：你查看readme文件

无序多分类Logistic回归模型，案例：不同背景人群的选举倾向，老布什、克林顿、佩罗在1992年进行的较量

MRPC数据集，提取的多分类的任务。可分类10，跑pre-train

这个资源很适合初学者 大家如果想对LSSVM多了解的话，这个工具箱是个不错的选择！

使用神经网络和其他分类器进行环境声音分类ESC 使用音频数据集进行音频特征提取和分类 包含ECS-10音频数据。 它包含10类不同的环境声音（海浪，孩子们玩耍等） 主要目标是比较6个经过测试的分类器的分类准确性。 依存关系 带有Python 2.7的Anaconda 2。 （尚未测试Python 3.6） Librosa（音频加载，音频可视化和特征提取） 科学工具学习 Keras（Theano后端） Numpy，Matplotlib 熊猫（数据可视化） Jupyter笔记本 添加了Jupyter Notebook（Python 2.7内核）以说明工作流程。 用于特征提取和分类的脚本已作为.py文件添加，并随后全部加载到Jupyter Notebook中。 运行feature_extraction.py label.npy创建一个numpy数组（ feature.npy ），

ANN处理多分类神经网络， 多层多分类处理10分类问题。

这是一款自动采集的一款微信小程序源码 内由表情包,头像,还有壁纸组合而成的一款图片小程序 每一个都自带多种分类,内容丰富运营适合 另外支持插屏广告,激励视频广告,等多种广告