说明：对类别不平衡的分类问题的几种算法实现，包括PNN，smote，BP-AdaBoost

类别不平衡 不平衡分类 pnn-adaboost adaboost--matlab Bp—adaboost

说明：基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

Python

说明：基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

Python

说明：基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

数据分析

说明：基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

数据分析

说明：对类别不平衡的分类问题的几种算法实现，包括PNN，smote，BP-AdaBoost。

类别不平衡 不平衡分类 pnn-adaboost adaboost--matlab Bp—adaboost

说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：一个学习自然场景类别的贝叶斯模型、基于“词袋”模型的目标分类。来源于Feifei Li的论文。是近年来的目标识别模型热点之一。

词袋模型 词袋-场景识别 目标识别 hierarchical bag_words_demo

说明：利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别，例如人脸识别，手写字符识别等。

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说明：在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给...

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