模糊广义学习系统：用于回归和分类的新型神经模糊模型

欢迎来到我的Apple图片分类项目 在这个项目中，我探索了如何使用CNN和转移学习来建立图像分类器。 数据集包含从Google Image的“ iPhone”，“ iPad”和“ Macbook”的最高搜索结果中抓取的1500张图像。 完整的数据集可以在这里下载： : 。 目的是尝试创建图像分类器，以区分3种最主流的Apple产品-iPhone，iPad和Macbook。 从表面上看，它们可能会彼此混淆（没有缺口的旧版iPhone设计可能会误认为iPad，而带有键盘的新版iPad可能会误认为Macbook）。 虽然我们可以轻松区分它们，但我们可以教一个深度学习模型来做到这一点吗？ 哪种方法可以使我们获得最高的准确性？ 这些是将在本项目中回答的问题。 档案说明 该存储库中只有4个文件（自述文件和需求文件除外）。 该笔记本是一款Jupyter笔记本，可以在Google Colab（带有

糖尿病数据集

在这个项目中，基于分割的分形纹理分析用于对不同的图像纹理进行分类。 提取算法包括将输入图像分解为一组二进制图像，从中计算结果区域的分形维数，以描述分割的纹理模式。 分类是通过使用带有内平方距离方法的凝聚层次聚类树进行的

matlab开发-PSO技术经济分析等混杂可再生能源系统。基于粒子群算法的混合可再生能源系统技术经济分析

通过个人的理解完成部分代码并加上部分注释，完成决策树流程框图，展示决策树递归流程并进行可视化。数据来自《模式识别》（张学工），代码主要来自《机器学习实战》，侵权删。

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使用matlab对某一年的数据划分为12个月

在微软的vs的开发环境中，在一个大项目中，如果包含很多的cpp与h文件时，在管理上没有java的IDE管理方便，很多cpp文件在"源文件“,h文件在”头文件下。如果能分类存放，对开发管理就规整很多，在网上也搜了，几乎没有简便的方法，本人参照讲座老师的思想，实现一种简易的方法，基本上达到目的。

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释