全连接神经网络(DNN)分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于最小二乘支持向量机LSSVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

基于支持向量机SVM的数据分类预测，SVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练 数据划分 分成训练集、验证集、测试集 加载预训练词向量模型 基于CNN的文本分类 数据划分 分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型 ../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2 使用Keras对语料进行处理 提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写 定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估 输出模型的准确率(以图的形式)

【预测模型】基于蚱蜢算法优化支持向量机实现预测分类模型matlab源码.md

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贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score