基于机器学习的人脸图像性别识别分类项目源码（机器学习大作业+毕业设计）。 文件说明 GenderRecognition.ipynb - 包含运行结果的交互式Jupyter Notebook run.py - 纯Python代码 save_weights.h5 - 训练2000轮后的权重，可复现最佳预测结果 submission.csv - 输出的预测结果 trial.txt - 使用最佳模型预测训练集，对训练集所做的修改 Jupyter Notebook Preview.html/Jupyter Notebook Preview.pdf - 运行结果，内容同GenderRecognition.ipynb

机器学习课设大作业基于BERT和朴素贝叶斯算法的新闻文本分类项目（源码+大作业+数据集）。一个很完整的项目源码，操作没难度，新手也可放心下载。 data文件夹中已经包括了初始的数据集和处理之后的数据集。.csv文件初始数据集，另外两个是经过News_prediction.ipynb代码处理过的。在Bert和NaiveBayes训练函数中直接加载上来。 result文件夹中的文件是朴素贝叶斯和Bert模型训练后的输出文件 互联网假新闻分类 一共三种类别：真新闻、假新闻、不用判断 40000条训练文本数据，10000条测试数据。 基于正则表达式和Jieba完成特征工程 朴素贝叶斯：tf-idf词嵌入。87.4% BERT：cn-wmm预训练词向量。5-epoch，91.4%

机器学习基于python实现风景分类项目源码+大作业+数据集+注释。 非常完整的一个机器学习的实践项目，代码带说明，新手也可操作，高分必看，也可作为毕业设计哈！ 数据集 存放在 \data 文件夹下，数据集说明见 requirement.pdf 文件 机器学习基于python实现风景分类项目源码+大作业+数据集+注释。 非常完整的一个机器学习的实践项目，代码带说明，新手也可操作，高分必看，也可作为毕业设计哈！ 数据集 存放在 \data 文件夹下，数据集说明见 requirement.pdf 文件 机器学习基于python实现风景分类项目源码+大作业+数据集+注释。 非常完整的一个机器学习的实践项目，代码带说明，新手也可操作，高分必看，也可作为毕业设计哈！ 数据集 存放在 \data 文件夹下，数据集说明见 requirement.pdf 文件

基于机器学习的个人信贷违约预测识别项目源码（可作为毕业设计和期末大作业）。 内附文档说明！！！非常完整的一个机器学习项目，新手也可自己动手，高分必看！！！ 评测指标 经典预测任务：使用ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)作为评价指标。AUC值越大，预测越准确。 描述性聚类-->软聚类 训练数据说明 训练数据train_public.csv 训练数据train_internet.csv 提交数据submission.csv 使用的三种模型 多层感知机,决策树(概率树),自定义模型(距离-概率转换方法)

python机器学习大作业用numoy构建原始CNN网络项目源码。在本项目中，通过numpy实现了一个CNN网络，包括其中的卷积层，池化层以及全连接层，通过公式推导、代码编写，加深了对于卷积、池化、反向传播等概念的理解。 采用现在主流的深度学习框架Pytorch实现识别，并与自己搭建的CNN训练结果进行比较。 采用相同的网络结构： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=3, padding=0, stride=1) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size =2, stride=None, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(13 * 13 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) 在3个epoch下测试结果： 相比与用numpy实现的CNN，其具有较高的稳定性，以及训练速度，因为PyTorch将输入转为张量形式，转入GPU中训练，同时用了SGD优化器，加快loss收敛速度。

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BP神经网络大作业，有cost变化曲线，是最基本的一种网络算法。

主要功能：RGB到灰度图像，RGB到灰度图像，亮度和对比度变换，亮度拉伸变换，对数拉伸变换，二值化图像，灰度变化法，取反色，直方图调整法，图像几何变换，通用图像旋转，水平翻转，垂直翻转，图像缩放，错切变换，水平错切，垂直错切，图像噪声模型，椒盐噪声，高斯噪声，泊松噪声，空间域滤波，直方图均衡化，线性空间滤波，非线性滤波（中值滤波），中值滤波，排序滤波，逆谐波均值滤波器，经典锐化方法，经典梯度锐化，经典拉普拉斯锐化，经典平滑方法，模板均值法，领域均值法，频率域滤波，低通滤波器，理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器，高斯低通滤波器，高通滤波器，理想高通滤波器，巴特沃斯高通滤波器，高斯高通滤波器，理想带通滤波器，理想带阻滤波器 傅里叶变换，傅里叶正变换，傅里叶反变换，没有中心化的傅里叶变换，没有中心化的傅里叶反变换，图像退化模型，运动造成的模糊，带噪声的运动模糊等

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