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.

SCI 98 CLIN NEUROPHYSIOL 1388-2457 3.122 3.476 255 NEUROSCIENCES SCI 99 NEUROENDOCRINOLOGY 0028-3835 3.074 3.164 83 NEUROSCIENCES SCI 100 NEUROINFORMATICS 1539-2791 3.054 4.714 17 NEUROSCIENCES SCI 101 INT J PSYCHOPHYSIOL 0167-8760 3.045 3.314 162 NEUROSCIENCES SCI 102 CHEM SENSES 0379-864X 3.031 2.884 77 NEUROSCIENCES SCI 103 BRAIN STIMUL 1935-861X 3 3 27 NEUROSCIENCES

BP神经网络的C语言实现版本，修改了之前的版本的一些小问题， 包括函数定义数组形参宏的错误，数据压缩里的小bug

数据集包含训练和测试两个文件，各包含 12500张图像，共 25000张。 来自 2013 年的 kaggle 竞赛，当时获胜者使用卷积神经网络达到了 95% 的精度。

高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP，我可以从Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含： 加载数据集： 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性，女性还是品牌（非个人）。 数据集包含20,000行，每个行都有一个用户名，一条随机鸣叫，帐户个人资料和图像，位置，甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里： : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题： 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别？ 用什么词可以强烈预测男性或女性性别？ 风格因素（例如链接颜色和侧边栏颜色）如何很好地预测用户的性别？ 数据 数据集包含以下字段： unitid：用户的唯一ID _golden：模型的黄金标准中是否包含用户； 对或错 unitsta

matlab开发-相控电容器半控。了解单相半控整流器工作原理的简单模型。

训练CNN分类模型-pokemon 任务： 1.尝试修改模型，加入归-化层，DropOut层 2.尝试可视化每层的输出内容 3.尝试收集新的分类数据集来体验训练过程 4.记得提交docx,或pdf文件

这个是本人读书期间课程的结题作业，利用离散小波变换（DWT）提取波恩Bonn脑电数据的时频域特征，训练支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），进行数据的二分类。 除此之外，报告也对一些基本的概念进行了介绍，算是一篇普及类的小报告吧，研究深度一般，里面有MATLAB实现的完整程序，希望能给各位带来一点入门的作用。 适合小白等刚刚进入人工智能领域的人员，研究深度一般。

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

嵌入式面试题汇总-路线分类