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matlab贝叶斯分类(2)-10折10次交叉验证
- 利用matlab实现贝叶斯分类,采用10折10次交叉验证法选取训练集和测试集,进行循环测试,最后返回准确率为0.9184.另外,文件内含数据源。(The Bias classification is realized by MATLAB, and the training set and test set are selected by 90% off 10 times cross validation method, and the cycle test is carried out. Fin
新建文件夹
- 图像识别物体,matlab 自动识别物体,视频识别,自带训练集,Python基础教程(Image recognition object, Matlab automatic object recognition, video recognition, training set with itself. Python basic tutorials)
mfcc
- 采用MFCC方法提取训练集样本或测试集样本语音特征参数的MATLAB程序,仿真时需先将voicebox语音处理工具箱添加到MATLAB软件中(The MFCC method is used to extract the MATLAB program of the training set sample or the test set sample speech feature parameters. The voicebox voice processing toolbox is added t
loadMNIST
- 在MATLAB中读取MNIST数据集,MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.(read MNIST data set in MATLAB
bayes
- 贝叶斯算法预先对训练集训练分类,输入测试集进行判断类别。(The Bias algorithm trains the training set in advance, classifying it into the test set and classifying it.)
KDE
- 根据KDE原理,通过训练集训练,能够检测图片中运动的部分,将运动和静止的部分分别用白色和黑色表示。(KDE principle, motion detection, through training set, can detect the moving part of the picture, the moving part and the static part are expressed in white and black respectively.)
labelImg-master
- labelImg图片标签工具,用于生成训练集(labelImg is used for pic labeling)
KNN学习
- KNN学习,通过测试集和训练集进行预测KNN学习,(KNN learns to predict through test set and training set)
aclImdb_v1.tar
- 英文影评语料库,用于英文情感分析。包含训练集和测试集,均为标注数据。(English movie reviews corpus)
SVR
- 训练SVR模型做预测,可调整训练集和测试集比例及SVR参数,预测性能用MAP反映(The training SVR model can be used for prediction. The proportion of training set and test set and the parameters of SVR can be adjusted. The prediction performance can be reflected by MAP.)
SVM图像分割matlab
- 基于svm支持向量机的实现彩色图像分割,代码可以实现训练集上的(SVM - based color image segmentation)
MNIST_data
- 美国国家标准与技术研究所数据集。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.(National Institute of Standards and Technology (NIST). (training set) testing code)
MNIST_data
- MNIST数据集是一个手写体数据集,这个数据集由四部分组成,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集;我们可以看出这个其实并不是普通的文本文件或是图片文件,而是一个压缩文件,下载并解压出来,我们看到的是二进制文件。其中包含60000张手写体识别数字图片。(MNIST data set is a handwritten data set, which consists of four parts: a training picture set, a training l
kddcup99-master
- 基于knn算法的入侵检测模型,利用python代码实现,包含了源代码,测试集,和训练集。(This is a python file)
基于神经网络的车牌识别
- 基于神经网络的车牌识别,在原有基础上增多了训练集,提高了识别的准确度(Vehicle license plate recognition based on neural network increases the training set and improves the accuracy of recognition.)
KNN
- 一个简单好用的KNN算法程序,只需要输入训练集和对应的标签就可以得到想要的模型并进行测试集的预测(A simple and easy-to-use KNN algorithm program only needs to input the training set and corresponding tags to get the desired model and predict the test set)
随机森林的matlab实现
- 随机森林的一个入门级历程,此例程可以带有稀缺数据集,让你使用训练集和测试集感受到随机森林的强大之处。随机森林的分类与回归,非常之强。秒杀神经网络,是一个人见人爱的算法。(Random forest is an entry-level process, this routine can have scarce data set, let you use training set and test set to feel the power of random forest. The classif
人脸识别 MATLAB代码
- 使用pca方法对图像进行特征提取,对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练,使用adaboost算法生成强分类器,可以对测试集的人脸图片进行识别,且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
使用vgg16训练cifar数据集
- 神经网络 深度学习 慕课平台 tensorflow2.1 使用vgg16训练cifar10分类数据集
KRR
- 核岭回归算法 输入数据集(需要分开存放训练集和测试集) 利用4重交叉验证法调参 最后输出分类准确率(Kernel ridge regression algorithm Input data set (training set and test set need to be stored separately) Parameter adjustment by 4-fold cross validation Final output classification accuracy)