megengine框架的图像分类VGG19模型(ImageNet)

这是一个完整的基于Pytorch 的分类模型，下载以后根据博客中讲的读取数据、搭建模型、训练验证等可以自行修改代码，以符合自身需求。整个项目都有比较清晰的注释，比较适合新手上手学习。

包含蝴蝶图片分类数据集，20个类别，文件夹分类。分类模型resnet，训练模型、预测代码。

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。 数据集基本信息如下：样本数: 4601,特征数量: 57, 类别：1为垃圾邮件，0为非垃圾邮件。

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

内容概要：分享了一个本人用于训练深度学习模型的一个模板， 适用人群：深度学习网络+pytorch的初学者 使用场景及目标：帮助初学者能够快速了解，模型训练的流程 其他说明：无

数学建模 垃圾分类模型.docx

OpenCV调用caffe分类模型 包含源代码、模型文件、模型数据、ImageNet1000分类、测试图片 自己安装vs+opencv即可复现 注释清晰，小白可看，保姆级表现

尝试将word embedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先，利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的word embedding，然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入，此外每次迭代训练过程中，输入特征也作为参数进行更新；其次，设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构，从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比，所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。