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自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。 case 'svc_c', C = p1; n = length(Y); H = (Y*Y').*kernel(ker,X,X); f = -ones(1,n); A = []; b = []; Aeq = Y'; beq = 0; lb = zeros(n,1); ub = C*ones(n,1); a0 = zeros(n,1); [a,fval,eXitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);

随着网民的数量不断增加，用户上网产生的数据量也在成倍增多，随处可见各种各样的评论数据，所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型：首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典，然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量，之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现：当数据不进行归一化，使用He初始化权重，学习率为0.001，损失函数选择均方误差，使用RMSProp优化器，同时用tanh函数作为激活函数时，测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比，准确率提高了大约10%，情感分类的效果有了明显的提升，为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.

小型数据集，测试集、验证集、训练集已经分好。 适合入门级神经网络学习

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驾驶员表情识别系统设计与实现，是我在专业课期末考核时做的一个项目，项目内容较多，在研究过程中遇到了很多未知数，需要大家不断的查阅资料。项目的发展性也很高，可以对其不断地添加各种功能，需要不断地完善。表情识别是目前研究的热门领域，具有广阔的研究前景。本文主要针对人脸表情识别的定义、发展历程、识别方法。并简要介绍了几种关于人脸检测、特征提取、表情分类的经典算法，通过对不同算法的分析得出目前表情识别发展中存在的问题，并对未来的表情识别做出了总结与展望。希望在今后的学习中可以对该系统做进一步的改进，比如在语音提示方面。当识别到驾驶员情绪状态为疲劳、生气、伤心时，可以适当的给予提醒或者播放相应的音乐帮助驾驶员提神，这样使得驾驶的环境更加安全、舒心。

本示例说明如何使用机器学习和信号处理对PhysioNet 2017 Challenge的心跳心电图（ECG）数据进行分类。 特别是，该示例使用诊断特征设计器提取时域特征，然后使用分类学习器应用程序对其进行分类。 对于此示例，我已下载数据集并将它们构建为我们的诊断功能设计器应用程序所需的形式。 下载结构数据集： https : //www.dropbox.com/s/ilaofyb6h6m5sr6/ECGTable.mat?dl=0 在 MathWorks 网站上，还有其他方法： 1) 使用小波分析和深度学习对时间序列进行分类2) 使用长短期记忆网络对 ECG 信号进行分类 强调 ： 提示如何为诊断功能设计器应用程序准备数据使用诊断特征设计器应用程序提取时域特征。 使用分类学习器应用程序训练机器学习模型 产品重点： 的MATLAB 信号处理工具箱统计和机器学习工具箱系统识别工具箱预测性

朴素贝叶斯（二）文本分类朴素贝叶斯的一般流程用python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：朴素贝叶斯分类函数文档词袋模型 朴素贝叶斯的一般流程 （1）收集数据：任何方法 （2）准备数据：数值型、布尔型 （3）分析数据：特征多，用直方图效果好 （4）训练算法：计算不同的独立特征的多条件概率 （5）测试算法：计算错误率 （6）使用算法：一般应用于文档分类，也可以在任意分类场景 用python进行文本分类 以在线社区留言板为例，构建快速过滤器，判断是否是侮辱性言论。用1和0分别表示。 准备数据：从文本中构建词向量 #创建一些实验样本 def loadDat