Python代码主要实现了基于EEGNet模型的脑电信号（EEG）分类任务
这段 Python 代码主要实现了基于 EEGNet 模型的脑电信号（EEG）分类任务。它使用了 K - 折交叉验证和数据打乱等技术来评估模型的性能，包括训练集准确率、测试集准确率、敏感度（True Positive Rate，TPR）、特异度（True Negative Rate，TNR）和误报率（False Positive Rate，FPR）等指标。
文件下载
评论信息
其他资源
- 物理化学（第6版）下册课后习题答案及解析
- Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable
- 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
- phpstudy下载
- matlab_bgl
- python 3.6 socket传输视频
- max30102资料
- 双馈风机建模
- Wireshark XP版 便携版
- 2019年电赛A题_电动小车动态无线充电系统.rar
- 1stopt数据拟合软件
- DG并网微网模型
- cxfjar包资源包
- 你好，世界-源码
- 兰州大学810分子生物学历年考研真题汇编
- 【RecyclerView】 五、RecyclerView 布局 ( 瀑布流 交错网格局管理器 ).zip
- power designer 16.6.x 破解文件 （16.6.x.crack.zip）
- 2018最新微信朋友圈微信趣味测试源码
- 高频电子线路历年期末考题
- Visual Stdio样式四种（包括son-of-obsidian）
- Java课程设计（动物换位）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明