分类

【实战】deepseek数据分类用户评论数据在平时的工作中，我们会遇到数据分类的情况，比如将一些文本划分为各个标签。如果人工分类这块的工作量将是非常大，而且分类数据的准确性也不高。我们需要用到一些工具来实现。提高效率的同时也提高准确率。

机器学习之心

分类预测 | Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上；

2Dslam前端分类Scan-to-Scan（扫描到扫描）匹配扫描到扫描匹配是最基本的扫描匹配方法，通过比较当前扫描数据与上一扫描数据之间的差异来估计机器人的位姿变化。常见的算法包括迭代最近点算法(ICP, Iterative Closest Point)和PL-ICP(Point-to-Line ICP)，其中ICP适用于点云数据的精确匹配，而PL-ICP则更适合处理线性特征较多的场景。

【机器学习】机器学习四大分类机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：特点：主要算法：分类（Classification）：

清洁机器人垃圾物识别与智能分类回收系统研究（大纲）融合数字图像处理与机器学习的智能环保解决方案技术亮点：实验验证：教育意义：

图像多分类的人工智能当涉及到图像多分类任务，通常会使用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子：

基于Python的垃圾短信分类随着移动互联科技的高速发展，信息技术在不断改变着我们的生活，让我们的生活更方便，其中移动通信技术己经在我们生活起到至关重要的作用，与我们每个人人息息相关。短信作为移动通信的一个基础业务，由于简单方便而且廉价，在很久以前就己成为人们交流沟通的一种方式，得到人们的认同，成为人们生活中不可缺少的一部分，以短信拜年为例，2015 年春节期间，全国短信发送量达到 203.9 亿条，2016 年春节期间，全国短信发送量达到 139.6 亿条。从上述数据我们可以看出，随着科技的发展，短信可能会被其它社交方式代替，如微信

爱吃泡芙的小白白

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

机器学习之心

GAF-CNN-DBO-LSSVM故障诊断/分类预测（Matlab）本研究提出的GAF-CNN-DBO-LSSVM方法，将格拉姆角场、卷积神经网络、蜣螂算法和最小二乘支持向量机有机结合，旨在解决传统方法在处理复杂故障信号时的难题。该方法能够有效将一维故障数据信号转为二维图像，通过卷积神经网络自适应提取故障特征，利用蜣螂算法优化最小二乘支持向量机参数，提高故障诊断的准确性和效率。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

人大博士的交易之路

今日行情明日机会——20250321结合2025年3月21日盘面数据（涨停56家，跌停31家），市场呈现结构性分化行情，海洋经济成为绝对主线，机器人概念局部活跃，人工智能表现较弱。以下是具体方向与策略建议：

IT从业者张某某

机器学习-04-分类算法-02贝叶斯算法案例本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与贝叶斯算法部分。完成一个特定行业的算法应用全过程：

【机器学习-分类算法】比如将一张图片按尺寸识别分类为横向或者纵向两类就是二分类问题设x轴为图像的宽、y轴为图像的高，那么把训练数据展现在图上就是这样的: 若增加更多的数据集有: 如果只用一条线将图中白色的点和黑色的点分开,那么: 分类的目的就是找到这条线,就可以根据点在线的哪一边来判断该数据属于哪个类别,比如图像是横向还是纵向的了而这条线是使权重向量成为法线向量的直线。设权重向量为w，那么那条直线的表达式就是: 解释: 权重向量就是待求的未知参数，w是权重一词的英文——weight的首字母。上次学习回归时，我们为了求未知

深度学习-yolo实战项目【分类、目标检测、实例分割】？如何创建自己的数据集？如何对数据进行标注?没有GPU怎么办呢？一、本地环境配置（1）本地创建虚拟环境（2）下载项目到本地（3）安装依赖（4）测试一下二、电脑没有GPU训练不了怎么办？【不用本地环境】

西安初中分类详解：一类到三类全解析🌟 一类初中 🌟 高新一中分校初中部：30个班，分A-E五组，包括4个创新班、6个钱学森班和20个平行班。西工大附中分校（翱翔中学）：16个班，2个丘班和14个平行班，S型平行分班。铁一中分校（辅轮中学）：34个班，4个元培班、8个重点班、8个次重点班和14个平行班。交大附中分校：18个班，2个少年班、2个钱班和14个平行班。西工大含光校区：6个班，4个工大联办班。西光中学：14个班，平行分班，有隐藏重点班。黄河中学：10个班，5个重点班和5个平行班。西安滨河学校（民办）：32个班，5人

深度学习篇---分类任务图像预处理&模型训练本文简单介绍了pytoch、paddlepaddle框架下的分类任务的图像预处理、模型训练以及模型保存的流程。

上理考研周导师

【误差理论与可靠性工程】知识点汇总，可靠性的定义，系统的分类，可靠性预计，可靠性分配可靠度：产品在规定的时间内，规定的条件下，完成规定功能的概率。它是时间的函数，记R（t),为可靠度函数的简称。

基于分类算法的学习失败预警（下）书接上回，基于分类算法的学习失败预警（上），我们到底选择训练集上效果好的模型，还是测试集上效果好的模型呢？如何判断它是否过拟合了呢？本篇博客将给出答案，同时介绍一些将结果进行可视化的方法。

Luis Li 的猫猫

支持向量机SVM的MATLAB分类预测实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种有监督的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。

一头大学牲

深度学习：分类和回归的区别分类（Classification）：分类的目标是根据输入数据的特征，将其分配到一个预定义的离散类别中。这个类别可以是二分类（如“是”和“否”），也可以是多分类（如“苹果”、“香蕉”和“橙子”）。在分类任务中，模型试图找到输入特征与类别之间的关系，以准确预测每个数据的所属类别。例如，使用图像识别模型来判断一张图片是猫还是狗。

K近邻分类算法适合做什么又不适合做什么K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单且直观的分类算法，广泛应用于各种机器学习任务。然而，它也有其局限性。以下是KNN算法适合和不适合的场景：