该项目是一个基于NSL-KDD数据集的网络入侵检测系统，主要采用机器学习方法对网络流量数据进行使用了多种机器学习模型，如逻辑回归、线性SVM、多项式核SVM、高斯核SVM、决策树、随机森林、朴素贝叶斯和K近邻算法训练二元分类（正常/异常）模型及预测，最后比较了各个算法的检测效果。
随机森林算法可以很好的解决决策树算法的过拟合问题def j2():'''随机森林可以很好的解决决策树的过拟合问题'''from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_split
【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍（十三）
本文为细粒度分类数据集的处理方法
paddle一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务
此外，系统还准备了一个包含约400份邮件的测试集，用于评估模型的性能。摘要 本文设计并实现了一个基于深度学习的电子邮件分类系统，该系统采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的算法，对电子邮件进行精准分类。💕💕各类成品java系统。javaweb，ssh，ssm，springboot等等项目框架，源码丰富，欢迎咨询交流。另有1000+份项目源码
太阳能光伏异常红外图像数据集，20000张数据集包含11类异常，加正常类共12类制作了分类标签，可用于光伏异常检测分类近红外图像，经过颜色映射转为热图
近两年人工智能技术蓬勃发展，OpenAI连续放出ChatGPT、Sora等“王炸”产品，大模型、AIGC等技术带来了革命性的提升，很多人认为人工智能将引领第四次工业革命。国内各大互联网公司也是重点投资布局，从个人角度来说要尽快跟上时代的潮流，有一句话说得好，“未来，淘汰你的不是AI，而是那些懂得运用AI的人！”。我们的初衷是从热火朝天的技术浪潮中回归冷静，深入理解和跟进AI技术的发展动态，并通过一
加载CIFAR-10数据集，在两种主流的深度学习框架：TensorFlow和PyTorch的加载方法。
类别名称:["baibanbing","baizhuobing","ganweisuo","heibanbing","heisaizheng","hongtizheng","huangsaizheng"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。huangsaizheng 图片数：97。baizhuobing 图片数：156。heisaizheng 图片数：119。hong
该数据集由5秒长的记录组成，这些记录被组织成50个语义类（每个类40个示例），松散地排列成5个主要类别,ESC-50数据集是2000个环境录音的标记集合，适用于环境声音分类的基准测试方法。
AlexNet和LeNet的架构非常相似，AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。首先，AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。在AlexNet的第一层，卷积窗口的形状是11 x 11。由于ImageNet中大多数图像的宽和高
每个文件夹内都是分类标签文件夹，例如下图，我要训练的模型只需要识别no和yes两类，如果你要识别花的种类，就写创建花种类的文件名例如rose,daffodil等，然后将这些花的图片放入对应文件夹内。nosave是否保存每轮训练的测试数据，注意store_true代表false,store_false代表true,如果选择true，训练完成文件夹内的results.csv只有最后一轮数据。devic
本次实验报告用两种方式完成了基于minst数据集完成了图像的分类任务第一种方式采用课件所讲述的差值法对训练集里的每一张图片进行了预测，并最后得出总体的测试acc，由于只是简单采用差值法对图片进行预测，没有作其他的操作，因此acc只达到了16.8%第二种方式采用了深度学习，2d卷积神经网络的方式进行图像分类。acc达到了0.98267通过两个处理方法的实验，我们发现，差值法并不能很好的完成minis
1.背景介绍聚类和分类集成是一种常用的机器学习技术，它可以帮助我们解决许多实际问题。异构数据集成则是一种处理不同类型数据的方法，这些数据可能来自不同的来源或格式。在本文中，我们将讨论这些概念的核心概念、算法原理、实例代码和未来趋势。聚类和分类集成的核心思想是将多个不同的模型或算法组合在一起，以获得更好的性能。这种方法可以提高模型的准确性、稳定性和泛化能力。异构数据集成则是一种处理不同类型数...
这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像 (LeCun et al., 1998)中的手写数字。为了将卷积块的输出传递给全连接层，需要在小批量中展平每个样本。这里的二维表示的第一个维度索引小批量中的样本，第二个维度给出每个样本的平面向量表示。LeNet的稠密块有三个全连接层，分别有120、84和10个输出。每个卷积块中的基本单元是一
Scabies Lyme Disease and other Infestations and Bites 图片数：539。Hair Loss Photos Alopecia and other Hair Diseases 图片数：299。Poison Ivy Photos and other Contact Dermatitis 图片数：325。Herpes HPV and other STDs
类别名称:["anthesis","booting","crown_root","heading","mid_vegetative_phase","milking","tillering"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。mid_vegetative_phase 图片数：689。crown_root 图片数：3057。tillering 图片数：1389。anth
**分类任务建模与分析**：data目录中的data3.csv文件提供了一个葡萄酒数据集，该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒（类别1-3）以及每种葡萄酒的13个化学分析特征。你的任务是：1. 对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和进行必要的特征缩放。（6分）2. 分析数据集的特征分布，了解不同特征对葡萄酒类别预测的影响。（6分）3. 利用one-vs-all或者one-vs-rest思想，建立
分类能力强：SVM算法具有较强的分类能力，特别是对于一些复杂的、非线性可分的数据集，SVM算法往往能够获得比其他算法更好的分类效果。对多分类问题处理不够理想：虽然SVM算法可以应用于多分类问题，但是对于一些多类别的数据集，SVM算法的分类效果可能不够理想。对参数和核函数的选择敏感：SVM算法的性能对参数和核函数的选择非常敏感，不同的参数和核函数可能导致完全不同的分类结果。核函数选择灵活：SVM算法
【代码】（python代码）用自己的数据集训练BERT实现二分类任务。
风力发电机遥感检测数据集【数据背景】风力发电机组遥感监测以提高运行效率和安全为目的，在一线风电场有着广泛的应用。通过视频监控或无人机遥感可以采集机组运行图像数据，定期或实时进行分析判断。一方面，遥感检测无需现场人员，可进行远程检测管理，降低检查成本；另一方面，遥感监测可以实现多点同步监测，有利于分析风机及风场整体运行，动态了解风机所处环境，为预测维护提供依据。但是，不同区域场站条件不尽相同，影像质
情感分析常用数据集
官方推荐只保存模型参数，但部署文档推荐方法需要完整模型，我就被卡住了，经过这几天提问，成功在百度的大佬帮助下解决了：只保存参数的模型部署请等待官方更新，保存完整模型文件的部署方式如下：注意我选择的是python端部署方式！！这是法研杯多分类实战案例的代码，我在它基础上进行的修改：【快速上手ERNIE 3.0】法律文本多标签分类实战 - 飞桨AI Studio动态图转为静态图的方法是以下链接的修改，
在上一篇CNN实战中（简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）），我们实现了mnist手写数据集识别，为了进一步巩固，本篇依然在公开数据集（CIFAR10）的基础上实现目标分类。下一篇将详细介绍如何自建分类数据集，并在自建的数据集上通过CNN实现分类。由于上篇文章简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）已经详细介绍了模型参数的设置，因此这篇文章中不再做详细介绍，主要说明模型搭建流程。
Kaggle数据集Amazon数据集UCI机器学习资源库参考：8款大型机器学习数据集顶级资源
类别名称:["center","donut","edge-loc","edge-ring","loc","near-full","random","scratch"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。edge-ring 图片数：9680。edge-loc 图片数：5189。near-full 图片数：149。scratch 图片数：1193。center 图片数：4
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理分类存放。类别名称:["CNV","DME","DRUSEN","NORMAL"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：14600。DRUSEN 图片数：3650。NORMAL 图片数：3650。CNV 图片数
本博客介绍了如何使用 **ResNet-50** 深度神经网络在 **Pascal VOC** 数据集上实现多标签图像分类。内容涵盖了 ResNet-50 的网络架构及其残差块的工作原理，详细讲解了如何使用 PyTorch 构建、训练和评估模型，并通过多标签分类任务展示了 ResNet 的强大性能。
图像分类----模型部署
【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍（十一）
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理分类存放。类别名称:["backmoth","leafminer","mildew"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件。图片数量(jpg文件个数)：2878。重要说明：含53张测试集部包含统计中。backmoth 图片数：1793。l
从该结果可以看出这个数据集的节点特征矩阵的维度为【19580，3】，代表这个数据集（600张图一共）有19580个节点，每个节点的特征维度为3，共有74564条边，这些数据并不是一个图的，而是ENZYMES600张图加起来一共的。ENZYMES数据集是在GNN领域是非常经典的数据集，它是一个根据生物分子蛋白质结构而构建的Graph数据集合，总共600个图，也就是对应600个样本（蛋白质分子） ，共
类别名称:["c0","c1","c2","c3","c4","c5","c6","c7","c8","c9"]数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片。图片数量(jpg文件个数)：22424。c6:开车右手端水杯喝水。c0 图片数：2489。c1 图片数：2267。c2 图片数：2317。c3 图片数：2346。c4 图片数：2326。c5 图片数：2312。c6 图片数
结果：sklearn菜菜
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。序号属性单位1花萼长度）cm2Sepal.Wi
Squirrel 数据集来源于一个社交网络，包含网页（节点）和超链接（边）。该数据集的目标是根据节点的特征和图结构对节点进行分类。
经典机器学习入门项目，使用逻辑回归、线性判别分析、KNN、分类与回归树、朴素贝叶斯、向量机、随机森林、梯度提升决策树对不同占比的训练集进行分类
基于SVM的实现鸢尾花(Iris)数据集分类
姿态、yolo、yolo-pose、多分类、多关键点、coco数据集、json转txt、coco-annotator
一、鸢尾花数据集二、逻辑回归分析三、逻辑回归实现鸢尾花数据集分类目录一、鸢尾花数据集二、逻辑回归分析三、逻辑回归实现鸢尾花数据集分类四、散点图绘制一、鸢尾花数据集1、问题Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预
数据集包含 25，000个组织病理学图像，共 5 个类。所有图像的大小均为 768 x 768 像素，并且采用 jpeg 文件格式。图像来自符合 HIPAA 并经验证的源的原始样本， 包括750张肺组织（250个良性肺组织、250个肺腺癌和250个肺鳞状细胞癌）和500张结肠组织（250个良性结肠组织和250个结肠腺癌）的总图像，并使用包装增加到25，000张。以文件夹分类，无标签。
对18层resnet网络结构中的权重参数进行遍历# requires_grad反向传播时是否更新参数，True进行更新。
VGG16图像分类篇自建数据集图像分类三类1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义AlexNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数5.predict.py——利用训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用TensorFLow，也有的喜欢wXNet，以及深度学习最开始流行的caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow不同的版本之间的差异较大，为了解决这个混乱问题，LF Al这个组织联合Facebook, Mi
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