Accurate evaluation of bradykinesia plays a crucial role in the diagnosis and therapy effect of Parkinson's disease. However, the subjective assessment shows low consistency among different evaluators, and the objective sensor-based methods cannot accurately distinguish patients with different grades of the 5-point clinical bradykinesia ratings. In this paper, an objective scoring method based on axis-angle representation and multi-class support vector machine (SVM) classi_er was employed to est

多类花卉分类 使用Keras进行多类花卉图像分类 用法用于训练模型：python3 training_model-数据集training_set-模型trained_model-情节图用于预测图像：python3预报.py-数据集training_set-模型trained_model-图像test_set / rose1 该模型已使用Keras库进行了训练。 这里使用的神经网络的架构通常称为LeNet架构，其描述如下：INPUT => CONV => RELU => POOL => CONV => RELU => POOL => FC => RELU => FC 为了训练该模型，最优化的纪元数是25，而使用Adam Optimizer的批量大小是32，初始学习率是1e-3。 这里的预训练模型具有以下准确性/损失，这也显示在图中plot.png训练准确性-0.9057验证准确性-0

国家农场分散驾驶员多类分类 目标：将图像分类为这10个类别 c0：安全驾驶c1：发短信-右c2：在电话上交谈-右c3：发短信-左c4：在电话上交谈-左c5：操作收音机c6：喝酒c7：伸手c8：头发和化妆c9：正在讲话到乘客的编程语言：使用TensorFlow 2.0和Keras的Python 模型架构：使用CNN进行深度学习 关于数据集数据集是驾驶员座椅上不同人员在做不同事情的图像。 数据集已按文件夹分为“训练”和“测试”。 训练数据-将“类别”作为子文件夹，并且每个子文件夹仅具有相应类别的图像。 测试数据-具有所有类别的图像。

Pycaret-多类分类 pycaret对多类目标变量的预测。

AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check