摘要:本模型应用多元线性回归与sigmoid函数输出相结合的方法,根据鸟类的翅展和身长完成对鸟类种类(A类、B类)的预测。首先对数据进行可视化处理,近似地估计自
2022-11-07 09:32:30 196KB 线性回归
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包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本,可以用来训练分类器,尤其适合于深度学习中的卷积神经网络,由于上传文件不能大于50M,故此样本为其中一部分,读者可仿照样子自己制作样本
2022-11-06 23:39:35 16.82MB 手写数字 分类器训练 深度学习
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支持向量机的说明ppt 训练分类器,用于图像视频的训练分类
2022-11-06 22:52:27 194KB 支持向量机
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Fisher线性分类器的MATLAB 代码,Fisher线性分类器是最基础的线性分类器,其通过降维来快速进行样本的二分
2022-10-30 10:25:13 2KB FISHER 分类器 MATLAB
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MATLAB源代码结合数据,GA优化BP神经网络的AdaBoost强预测模型
2022-10-28 09:07:56 5.66MB GA优化BP 分类器 matlab源代码 数据
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本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 创建一个iris数据集的分类器。 加载样本数据集,实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾。iris数据集有三类花,但这里仅预测是否是山鸢尾。导入iris数据集和工具库,相应地对原数据集进行转换。 # Combining Everything Together #---------------------------------- # This file will perform binary classification on the # iris dataset. We will on
2022-10-24 20:41:22 78KB iris ns OR
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榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇,司玉娟,邓铎,袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”,在IEEE第17届国际通信技术大会上(ICCT)]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近,单词袋(BOW)算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是,BOW算法有两个缺点:(1)。 量化误差大,重建性能差。 (2)。 它会丢失心跳的时间信息,并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外,ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析,同时会产生大量数据,因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题,我们使用小波特征构造稀疏字典,从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作,我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动,大大减少了内存消耗,同时解决了定量误差的问题。 最后,我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此,我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。
2022-10-24 19:07:50 155KB 系统开源
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卷积神经网络的字体分类 该项目的想法是创建一个神经网络,以检测一种字体中的多种样式(多标签分类问题)。 我要检测的样式是“海报”,“漫画”,“复古”,“ Techno”,“未来派”等。 问题 如果您是设计师并且拥有很多字体,那么就很难记住计算机上本地所有的字体。 有时,最好根据其样式(如“海报”,“复古”等)来过滤字体。但是字体文件没有这种样式元数据,因此您不能这样做。 平面设计师受苦。 项目结构 . ├── data # Scraped and generated data which is used to train models
2022-10-24 14:23:09 2.51MB nodejs font scraper neural-network
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2022-10-19 19:08:43 2.93MB LDA分类器代码大全.doc
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基于贝叶斯分类器(朴素贝叶斯)的手写数字识别代码大全.doc基于贝叶斯分类器(朴素贝基于贝叶斯分类器(朴素贝叶斯)的手写数字识别代码大全.doc
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