机器学习分类模型Introduction-to-ML-Classification-Models-using-scikit-learn-master.zip
2025/8/4 19:30:33
15.3MB
深度学习500问。
根据github开源项目的资料整合为pdf。
项目地址:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
根据github开源项目的资料整合为pdf。
项目地址:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
2025/8/3 22:44:46
89.26MB
利用matlab实现的贝叶斯分类算法，其中包含数据格式转换算法，交叉验证算法和数据集统计算法，是UCI数据集通用的分类算法，准确率达到0.9427.
2025/8/3 13:15:07
5KB
总结了深度学习中的分类网络，从Le-net，Alex-net,Vgg,googlenet(inceptionv1,v2,v3),netinnet,resnet50,SEnet,mobilenet,shuffleNet,还总结了相应的知识点。
2025/8/1 17:01:18
1.64MB
tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。
2025/8/1 8:11:34
1.11MB
基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码，可直接运行的源程序。
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能）//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length＞1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能）//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length＞1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");
2025/8/1 3:41:15
14KB