matlab卷积神经网络分类

matlab代码

使用已知的分类算法制作该程序是为了解决两个最常见的问题。 首先是过度训练，其次是缺乏用于类别训练的数据。 而是，每个TXT文件都是自己的类别，而不是分配的类别。 从某种意义上说，这类似于聚类，但实际上不是聚类算法，因为其中涉及一些训练。 来自Classifier4J的汇总器已经过调整，可以接受两个输入（我们称它们为A和B）。 然后，对摘要器进行A训练以对文档B进行摘要，反之亦然。 这为两个文档提取了一个相关结构（从而避免了过度训练），然后使用向量空间分析对其进行比较，以给出一个文档属于另一个文档的范围（从而避免信息不足）。 此方法可用于通过合并某些类别的文本来创建用户定义的类，然后计算文档之间的相关距离，但这不是必需的。

这是我用python写的朴素贝页斯分类器（Naive Bayes classifier）

使用matlab训练基本的神经网络，数据是使用的6类气体的数据，共有3600个，分别测试了7个分类器的性能

names_train.csv.gz

names_test.csv.gz

CarND交通标志分类器- 交通标志识别 建立交通标志识别项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集（请参见下面的链接到项目数据集） 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 专栏积分 在这里，我将分别考虑并描述我在实现过程中如何解决每个要点。 可以在找到项目代码 数据集摘要与探索 该项目使用的数据集是，可从下载 训练示例数= 34799 有效示例数= 4410 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 这是分类分布的图像。 设计和测试模型架构 1.图像数据预处理 将图像数据归一化，以使数据具有均值零和均等方差。 对于图像数据，（像素-128）/ 128是近似标准化数据的快速方法，可以在此项目中使用。 灰度转换-图像颜色不是交通标志的显着特征。 2.

垃圾邮件分类 K最近邻居分类器： Accuracy: 93.x% 决策树分类器： Accuracy: 93-94% 朴素贝叶斯分类器： Accuracy: 96.x% Ada-Boost分类器： Accuracy: 96.x% 支持向量机： Accuracy: 97.x% 随机森林分类器： Accuracy: 97-98.x% 调整参数可能会导致结果变化

ASL-字母分类器- 在符号记忆数据集上训练的ASL字母分类器模型