心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

传统的赤潮藻鉴定主要依赖经验丰富的藻类专家依据种的生物形态学特征在显微镜下通过人工目视判读、分类，该方法存在专业水平高、分类人员断层、耗时费力等问题。基于赤潮藻类细胞生物形态学分类特征，通过对藻类细胞3种细节特征(有无角毛、横纵沟、尖顶刺)进行有效的自动提取和描述，提出了显微图像自动分类识别的思想。设计三级两类分类器，建立树状判别体系，将大样本集有效划分为小样本集，构建赤潮藻显微图像自动诊断识别系统，结果表明：多级分类器的设计思想减少了训练时间，提高了识别准确率。

平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020) 该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。 依存关系 conda create -n smoothing-consistency python=3 conda activate smoothing-consistency # IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0` # Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`; # See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`. # Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc

Python心脏衰竭分类器 这是kaggle提供的一项任务，其中包括创建一个分类器算法，该算法可以使用血液信息和其他一些功能来预测心脏病发作。 在这个项目中，我尝试了3种不同的机器学习模型，即随机森林分类器，SVC和Logistic回归器，其中两个在数据框中运行良好，但是SVC无法正常工作，因此我决定将其从笔记本中删除，在这个项目中，我专注于数据分析，但是缺少功能工程。 同样在这个项目中，我还没有开始使用github，所以我再次希望你理解这一点并下载数据以运行代码。

在Arduino Nano 33 BLE Sense上训练和部署Tensorflow Lite RNN模型的更简单方法-用于微语音识别。

尾花数据集是入门的经典数据集。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。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

基于MATLAB的SVM分类器，运用高斯核函数，进行非线性的运算，对于分类和拟合有较好的效果。对于分类结果，有直观的图标进行介绍。

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征，分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果，对已有的主要特征选择和分析方法进行比对，为进一步研究特征提取、特征选择方法，提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。