在胶囊网络上使用迁移学习完成方面级情感分类，用文档级的知识迁移到方面级上，资源提供论文翻译。
原文可自己下载

Adaboost实战代码，利用决策树桩作为基弱分类器，并利用集成学习器进行病马死亡率的预测，得到了良好的预测效果。

自己在小甲鱼官网下载的，所有代码都跑过，已经分类整理好了，物美价廉，欢迎下载，为了学习这个课程和下载文件，我还开了会员呢，只能来这里赚赚积分了。

爬取的103个微博用户截止2019年8月发布的所有原创微博,以csv文件存储，每个用户对应一个csv文件。
包括48位女性，55位男性，男女性分开存储。
包括id、微博正文、微博原始图片URL、原始视频URL、发布日期、发布工具、点赞数、评论数、转发数、话题和@用户。
总共包括十多万条微博，可以用做性别分类等自然语言处理任务的数据集。

我收集的猫数据集，用于训练基于HOG特征的分类器。
详细请参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78443289

以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或randomforest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序无序，nodeimpurity对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多，还是比较简单的，由于是回归，所以impurity的定义为variancema

第一章：绪论............................................................31．1虚拟仪器概述.......................................................31．1．1虚拟仪器的产生..................................................31．1．2虚拟仪器的概念..................................................31．1．3虚拟仪器的构成..................................................41.1.4虚拟仪器的优点....................................................61．2虚拟仪器的现状.....................................................71．2．1国外虚拟仪器的现状..............................................71．2．2国内虚拟仪器的现状..............................................81．2．3虚拟仪器的发展趋势..............................................91.3课题背景和课题目的.................................................101.4本文的研究内容.....................................................10第二章图像采集原理及总体设计..........................................122．1图像采集原理......................................................122．2摄像头介绍........................................................132.2.1摄像头简介.......................................................132.2.2摄像头的分类.....................................................142.2.3摄像头的工作原理.................................................142．3IMAQVISION介绍.................................................15第三章虚拟图像采集与处理系统的设计....................................163．1虚拟仪器创建过程..................................................163．2设计方案的比较....................................................173．2．1软件比较.......................................................173．2．2USB摄像头数据采集的特点.......................................183．3总体设计.........................................................19满意设计:基于LABVIEW的虚拟示波器设计2第四章软件模块的设计..................................................204.1程序的流程图.......................................................204．2程序的结构图......................................................224．3LABVIEW简介......................................................224．3．1

复旦大学中文语料分类数据3个子文档一共有19666个文档是很好的分类语料库

本系统是一种基于B/S架构的电子相册管理系统，它采用目前最流行的Java语言编写，用到了当今先进的技术如JSP技术、Hibernate、Spring、Struts框架等来实现该系统。
系统分为五大模块、相册列表模块、新建相册模块、修改资料模块、修改密码模块、添加相册分类模块。
注：前四大模块是根据注册用户的提供的，注册用户登陆后可以进行添加相册，上传，删除照片，修改资料等一系列操作，最后一项是管理员登陆所进行的操作。
而如果是未注册用户只能查看相册中的内容，没有权力进行相应的修改。

一本经典的模式模式分类书籍，全英文版，原汁原味，让你更好的理解。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。