BB-SVM模型用于论文数据集的自动人格检测（大五人格标记特征） 该存储库包含基于BERT模型的Bagging SVM，用于对Essays数据集进行分类。 安装 有关可以通过以下方式安装的相关软件包的列表，请参阅requirements.txt。 pip -r requirements.txt 本文使用指定的版本。 请注意，需求模块的更新版本可能会更改结果。 一些实验证明，更新的sklearn可以提高准确性。 但是，还请检查按需要求（例如，要求1.10 3.8

山东大学指静脉数据集

这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。里写目录标题用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率二、学习数据可视化1、数据概览1.1、读取文件1.2、前五行数据1.3、后五行数据1.4、查看数据整体信息1.5、描述性统计1.6、对每种特征计数2、特征工程2.1、引入可视化所需要的库2.2、去掉Species下的字符2.2、绘制花萼的长度与宽度的散点图2.3、绘制花瓣的长度与宽度的散点图2.4、Id编号与花萼长度, 花萼宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度之间的关

本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

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Kvasir:该数据集包含1000张息肉图像，其范围在332×487到1920×1072，并且图像中息肉区域的大小和形状也各不相同。 CVC-ColonDB:该数据集是由结肠镜检查的15个不同序列中采样的380图像组成，其图像大小皆为574×500。 CVC-ClinicDB:该数据集是从25个结肠镜检查视频中提取612张图像组成的。其图像大小都是384×288。 CVC-300:60张息肉样本图像，其大小为574×500。 ETIS:该数据集是从34个结肠镜检查视频中提取了196张图像，其图像大小都是1225×966。

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

MNIST is provided by NYU, Google Labs and Microsoft Research.本数据集由纽约大学、谷歌实验室和微软研究所提供。 mnist_t10k-images-idx3-ubyte.gz mnist_t10k-labels-idx1-ubyte.gz mnist_train-labels-idx1-ubyte.gz mnist_train-images-idx3-ubyte.gz

'萼片长','萼片宽','花瓣长','花瓣宽'