基于机器学习的水稻病虫害自动识别系统源码+数据.zip已获导师指导并通过的高分项目。 本项目是一个非常完整的机器学习实践项目，内附从安装到部署详细教程。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能机器学习学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的水稻病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。基于机器学习的水稻病虫害自动识别系统源码+数据.zip已获导师指导并通过的高分项目。 本项目是一个非常完整的机器学习实践项目，内附从安装到部署详细教程。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能机器学习学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的水稻病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。

文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.

用MySQL数据库，系统主要是用Python语言实现，使用CNN卷积神经网络来完成人脸识别的整个过程，人脸识别系统中用到的CNN算法的详细介绍，使用TensorFlow搭建了军阿基神经网络模型，实现了对模型的搭建、评估、测试；

基于机器学习的五子棋游戏源码.zip

数据处理和数据分析，中文分词、衡量特征词、SVM模型训练，模型评估，实现了对短信是否是垃圾短信的识别 文本分类的关键在于文本表示和分类方法两部分，而词向量的文本表示是深度学习理论应用于文本分类的基础，本课题将在词向量的基础上对短信文本表示方法进行研究，旨在提高短信文本表示的精度，并引入深度学习理论中的支持向量机模型来构建垃圾短信识别模型以进一步提升垃圾短信识别的效果

基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab） 基于机器学习的COVID-19 Corona感染预测（Matlab）

基于机器学习模型的糖尿病预测（MatlabR2020a 9个预测因子和1个目标预测）

基于机器学习算法的特征值分类(MATLABR2019b)：特征值分类 (EigenClass)。 在这项研究中，提出了一种精确高效的基于特征值的机器学习算法，特别是特征值分类（EigenClass）算法，用于处理分类问题。 使用具有不同属性和类别的 20 个不同数据集的数量进行比较。每个算法都经过 5 折交叉验证训练和测试 30 次。然后根据最常用的度量（例如准确度、精确度、召回率、微观 F 度量和宏观 F 度量）将结果相互比较。

genreXpose, 基于机器学习的音乐流派分类 #genreXpose v0.1文档程序允许快速和自动检测音频/音乐文件类型。这里项目未处于积极开发状态。===================== =本文简要介绍了如何在你的项目中使用这个库。关于构建这里库所使用的底层技术的更

源码中采取的NC文件（站点的风速和波高信息）（已上传）分别用LSTM和RNN模型进行训练并实验，输出散点拟合图以及预报折线图，实验预报效果较好，预报误差仅0.2m左右。源码内有注释，不明白的也可与我交流讨论，共同学习。