使用XGBoost解决机器学习二分类问题，数据集描述的是不同蘑菇的相关特征，如大小、颜色等多维特征，目的是诊断每一种蘑菇是有毒。任务是对蘑菇特征数据进行学习，训练XGBoost二分类模型，然后利用训练好的模型诊断和预测未知的蘑菇样本。程序可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题。
2022-09-28 09:07:07
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压缩包中包含代码和所需数据，此代码实现了TE数据故障1测试集的正确分类，正确率99.9%。开发环境为jupyter lab。
2021-03-23 16:54:26
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凯斯西储大学轴承数据集.mat文件， 官网没有提供合集下载形式，是以表格形式呈现，手动下载需要分别建立文件夹，单独下载并改名，本资源已经将上述工作完成整合出压缩包供大家下载。
2021-03-01 21:58:22
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基于SOM的神经网络图像聚类 源代码 神经图像分类原理 图像聚类 图片数据分类 数据故障诊断 可视化展示
2019-12-21 19:26:34
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