项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

Petrographic microfacies classification with deep convolutional

追随者性别分类器 :house_with_garden: 了解您的追随者的性别！ 一个支持我的论文的project 。 介绍 目的是确定您的Instagram关注者中有多少是男性/女性。 由几部分组成： 使用socketio, flask, html & javascript构建的前端 和4种不同的分类器算法实现：xgboost，支持向量机，朴素贝叶斯和adaboost 快速存储库概述 使用sklearn库实现AdaBoost。 Flask应用程序的主要入口点（此项目）。 数据转储或保存的泡菜文件。 你知道...截图。 使用nltk库实现朴素贝叶斯算法。 使用sklearn库实现支持向量机算法。 支持该项目的第三方相关库。 使用xgboost库实现eXtreme梯度增强算法。 屏幕截图 入门 export IG_USERNAME= export IG_PASSWORD= # To limit the number of processed comments data: # follower_limit x media_per_follower x comme

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

Classification problems are significant because they constitute a meta-model for multiple theoretical and practical applications from a wide range of fields. The belief rule based (BRB) expert system has shown potentials in dealing with both quantitative and qualitative information under uncertainty. In this study, a BRB classifier is proposed to solve the classification problem. However, two challenges must be addressed. First, the size of the BRB classifier must be controlled within a feasible

机器 GeForce RTX 280 环境 python 3.6.12 pytorch 1.6.0 中文数据集 ChineseNlpCorpus中属于情感/观点/评论倾向性分析的微博评论数据集weibo_senti_100k 该数据集包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据，其中正向评论占59993条，负向评论占59995条 类别：negative，positive 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 95990 验证集 11999 测试集 11999 效果 模型 acc 备注 bert 97.78% 单纯的bert bert_BiLSTM 97.93% bert + BiLSTM bert_DPCNN 97.87% bert + DPCNN bert_BiLSTM_Att 98.42% bert + BiLSTM + Attention 预训练语言模型 bert模型放在 bert

基于RNN的ECG分类 我们使用两层LSTM来实现心律不齐类型的分类。 数据集 使用的所有ECG数据均已从MIT-BIH心律失常数据库中获得，该数据库是用于设计和评估ECG分类算法的最常用数据集。

支持向量机 进行P300检测分类，数据预处理以及分类代码

使用深度学习进行环境声音分类 自主机器人是人工智能的一个领域，致力于设计可以执行任务的机器人，而无需任何外部来源的干预。 自主机器人将对我们在家庭，工业和公共场所的生活产生巨大影响。 这些机器人需要了解周围环境以表现出智能行为。 机器人感知周围环境的方式之一就是通过声音。 近年来，机器人的机械控制技术以可观的速度增长。 但是，他们通过听觉场景感知周围环境的能力仍处于起步阶段。 声音场景分类以多种方式补充了基于图像的分类，例如与有限的摄像机视角相比，麦克风本质上是全向的，并且音频信号需要较少的计算资源和较低的带宽。 装有麦克风的机器人可以通过分析来自声源的声音信号来以任何角度聆听并与人类互动，并且可以增强行为和辅助自主机器人的应用领域。 许多研究人员正在研究智能声音识别（ISR）系统，以使机器人能够了解真实的周围环境。 环境声音分类系统的目标是分析人类的听觉意识特征并将这种感知能力嵌入自主机

Breast Ultrasound Image Classification Based on Multiple-Instance Learning