matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子

使用Resnext50网络对猫图像进行分类，最终得到正确率91.67%。

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lda分类代码matlab 机器学习的统计方法：  通过应用线性和非线性分类方法，建立了由太阳黑子指数数据中心 (SIDC) 提供的数据的仿射模型。 目标是建立一个模型，以便根据之前的观测结果找到预测太阳黑子数量的映射。  使用支持向量机 (SVM) 对来自斯隆数字巡天的数据进行二元分类。  对著名的 UCI 基准存储库中的可用训练数据进行主成分分析（Frank 和 Asuncion，2010 年）。 对相同的训练数据进行 3 均值聚类。 使用判别分析 (LDA) 和最近邻分类对 3 个图像类进行分类。 为了运行，我们需要以下文件： 代码的结构使得我们可以运行一个主文件来重现报告中显示的所有结果。 这个主文件是 Exam ，它调用以下所有文件： 第一种情况的数据集：sunspotsTestStatML.dt、sunspotsTrainStatML.dt 第二种情况的数据集：quasarsStarsStatMLTest.dt,quasarsStarsStatMLTrain.dt 第三个案例的数据集：seedTest.dt、seedsTrain.dt 用于第一种情况的创建的 Matl

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