数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

kriging模型，python编写，带数据集

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

SVR实现多输入多输出回归模型搭建，python，带数据集

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

粒子群算法PSO优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip 【资源说明】 1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。 2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。 3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。 4、使用的是pytorch框架。 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。