分类

患得患失949

【算法】力扣体系分类冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

使用VGG-16模型来对海贼王中的角色进行图像分类动漫角色识别是计算机视觉的典型应用场景，可用于周边商品分类、动画制作辅助等。这个案例是一个经典的深度学习应用，用于图像分类任务，它使用了一个自定义的VGG-16模型来对《海贼王》中的七个角色进行分类，演示如何将经典CNN模型应用于小规模自定义数据集。

AI.NET 极客圈

AI与.NET技术实操系列（六）：实现图像分类模型的部署与调用人工智能（AI）技术的迅猛发展推动了各行各业的数字化转型。图像分类，作为计算机视觉领域的核心技术之一，能够让机器自动识别图像中的物体、场景或特征，已广泛应用于医疗诊断、安防监控、自动驾驶和电子商务等领域。

Studying 开龙wu

深度学习模型部署：使用Flask将图像分类（5类）模型部署在服务器上，然后在本地GUI调用。（全网模型部署项目步骤详解：从模型训练到部署再到调用）个人github对应项目链接： https://github.com/KLWU07/Image-classification-and-model-deployment 1.流程总览 2.图像分类的模型—Alexnet 3.服务器端部署及运行 4.本地PyCharm调用—GUI界面

PyTorch图像建模(图像识别、分割和分类案例)图像分类技术已经深入我们的日常生活，应用场景越来越广泛。比如，手机相册能自动识别人物照片，社交平台可以精准识别照片中的好友和物体，自动驾驶汽车能实时检测道路状况……这些应用都表明，图像分类技术正成为我们生活中不可或缺的一部分。

LeetCode 滑动窗口问题 - 核心限制条件总结 (基于灵茶山艾府分类 - 详尽版)主题：LeetCode 滑动窗口问题 - 核心限制条件总结 (基于灵茶山艾府分类 - 详尽版)核心思想：滑动窗口通过维护一个动态的（或固定大小的）子序列（窗口）来解决问题。关键在于定义窗口的“有效性”（即限制条件）以及如何高效地移动窗口（扩展右边界，收缩左边界，或整体平移）。

机器学习之心HML

分类预测 | Matlab实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多特征分类预测数据预处理超参数优化模型训练与评估数据准备PSO优化模型训练性能评估

分类算法 Kmeans、KNN、Meanshift 实战1、采用 Kmeans 算法实现 2D 数据自动聚类，预测 V1=80,V2=60 数据类别； 2、计算预测准确率，完成结果矫正 3、采用 KNN、Meanshift 算法，重复步骤 1-2

第9.1讲、Tiny Encoder Transformer：极简文本分类与注意力可视化实战本项目实现了一个极简版的 Transformer Encoder 文本分类器，并通过 Streamlit 提供了交互式可视化界面。用户可以输入任意文本，实时查看模型的分类结果及注意力权重热力图，直观理解 Transformer 的内部机制。项目采用 HuggingFace 的多语言 BERT 分词器，支持中英文等多种语言输入，适合教学、演示和轻量级 NLP 应用开发。

搬砖的阿wei

支持向量机（SVM）：分类与回归的数学之美在机器学习的世界里，支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种极具魅力且应用广泛的算法。它不仅能有效解决分类问题，在回归任务中也有着出色的表现。下面，就让我们深入探索 SVM 如何在分类和回归问题中发挥作用。

MATLAB实现GAN用于图像分类生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器用于生成图像，判别器用于判断图像是真实的还是生成的。在MATLAB中实现GAN用于图像分类和生成需要一些准备工作，包括数据预处理、网络定义、训练和测试等步骤。

逻辑回归（二分类）逻辑回归不是一个回归的算法，不是用来做预测的，逻辑回归是一个分类的算法，那为什么不叫逻辑分类？因为逻辑回归算法是基于多元线性回归的算法（多元线性回归：y=w0x0+w1x1+.....+wnxn)。正因为此，逻辑回归这个分类算法是线性的分类器。

Elastic 中国社区官方博客

日志根因分析：Elastic Observability 的异常检测与日志分类功能作者：来自 Elastic Bahubali ShettiElastic Observability 不仅提供日志聚合、指标分析、APM 和分布式追踪，Elastic 的机器学习能力还能帮助分析问题的根因，让你将时间专注于最重要的任务。

利用朴素贝叶斯对UCI 的 mushroom 数据集进行分类朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法，特别适合处理文本分类和多类别分类问题。UCI的Mushroom数据集是一个经典的分类数据集，包含蘑菇的特征和类别（可食用或有毒）。

机器学习决策树-分类1、决策节点通过条件判断而进行分支选择的节点。如：将某个样本中的属性值(特征值)与决策节点上的值进行比较，从而判断它的流向。

基于支持向量机（SVM）的P300检测分类基于支持向量机（SVM）的P300检测分类MATLAB实现，包含数据预处理、特征提取和分类评估流程：支持向量机进行P300检测分类，数据预处理以及分类代码

分别用语言模型雏形N-Gram 和文本表示BoW词袋来实现文本情绪分类用BoW和Bigram特征对电影评论进行情感分类（正/负面），并比较效果。使用简单的自定义数据集（实际项目可用IMDB数据集）：

联合建模组织学和分子标记用于癌症分类|文献速递-深度学习医疗AI最新文献Title题目Joint modeling histology and molecular markers for cancer classification

吴恩达机器学习（1）——机器学习算法分类1、监督学习2、非监督学习[!note] 监督学习是指学习从 x -> y 或者从输入到输出映射的算法

基于LLM合成高质量情感数据，提升情感分类能力！！摘要：大多数用于情感分析的数据集缺乏意见表达的上下文，而上下文对于理解情绪往往至关重要，并且这些数据集主要局限于几种情绪类别。像 GPT-4 这样的基础大型语言模型（Foundation Large Language Models，LLMs）存在过度预测情绪的问题，并且资源消耗过大。为此，我们设计了一个基于 LLM 的数据合成管道，并利用一个大型模型 Mistral-7b 来生成用于训练更易获取、轻量级的 BERT 类型编码器模型的训练样本。我们专注于扩大样本的语义多样性，并提出将生成过程锚定到一个叙事语