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搜索资源列表

  1. 基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

  2. 基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-02
    • 文件大小：346112
    • 提供者：heu06151220

  1. mulan多标签学习的emotions数据

  2. mulan数据库中的emotions部分。将原本的java数据文件转换为了txt格式和matlab支持的mat格式，训练样本和测试样本已经分类好，适用于进行多标签学习的数据库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-14
    • 文件大小：928768
    • 提供者：ckghostwj

  1. 多标签lmdb数据制作脚本文件

  2. 多标签lmdb数据制作脚本文件

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-12-12
    • 文件大小：791
    • 提供者：xjz18298268521

  1. 多标签分类学习

  2. 基于数据分解、多标签分类、文本分类、机器学习、情感分析

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：halfwfarmer

  1. 基于Spark的多标签超网络集成学习

  2. 近年来,多标签学习在图像识别和文本分类等多个领域得到了广泛关注,具有越来越重要的潜在应用价值。尽管多标签学习的发展日新月异,但仍然存在两个主要挑战,即如何利用标签间的相关性以及如何处理大规模的多标签数据。针对上述问题,基于MLHN算法,提出一种能有效利用标签相关性且能处理大数据集的基于Spark的多标签超网络集成算法SEI-MLHN。该算法首先引入代价敏感,使其适应不平衡数据集。其次,改良了超网络演化学习过程,并优化了损失函数,降低了算法时间复杂度。最后,进行了选择性集成,使其适应大规模数据集

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_28339273

  1. 多标签(multi-label)数据问题常用的分类器或者分类策略

  2. 目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类：一是基于问题转化（Problem Transformation）的方法，二是基于算法适应的方法和算法适应方法（Algorithm Adaptation）。基于问题转化的多标记分类是转化问题数据，使之适用现有算法；基于算法适应的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够直接处理多标记数据，改进算法，适应数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：104448
    • 提供者：beaujor

  1. 煤矿巷道多源数据融合定位算法研究

  2. 煤矿巷道非视距条件下单独使用飞行时间定位算法或接收信号强度算法存在方向判断不准确、定位误差较大等问题；飞行时间定位算法与接收信号强度算法联合定位，虽然在方向判断的准确率上较单独的飞行时间定位算法有所提高，但对于标签在非视距运动场景下的判断仍不够准确，定位轨迹不够平滑。针对上述问题，提出了一种基于飞行时间定位算法、接收信号强度及多项式插值方法的煤矿巷道多源数据融合定位算法。该算法首先测量标签与定位基站间的飞行时间，并计算接收信号强度，然后根据标签历史轨迹采用多项式插值方法拟合、预测当前时刻标签位置

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38570459

  1. yeast.mat多标签数据集

  2. yeast（酵母菌）数据集是一个多标签数据集，里面包括14种标签，已经划分好了训练集和测试集，可以直接进行调用，可用于机器学习，多标签分类等等，在MATLAB和python中都可调用。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36514262

  1. 文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具

  2. 文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaoqianlizhen

  1. 多标签数据集.zip

  2. 这里有两组可用于多标签分类实验的数据集，scene（场景）和emotions（情感），两个都是图片类型的数据集，可直接在MATLAB和python上使用，不需要在进行处理。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-14
    • 文件大小：929792
    • 提供者：qq_36514262

  1. keras 读取多标签图像数据方式

  2. 主要介绍了keras 读取多标签图像数据方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38589316

  1. 高维多标签分类matlab

  2. 高维多标签分类matlab knn，svm，随机森林等算法 784维数据 分为10类

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-12-30
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_32088519

  1. PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类-源码

  2. PyTorch图像模型多标签分类 基于timm的多标签分类。 更新2021/03/22 更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py，以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容，但我没有检查。 该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42102933

  1. Text-Multilabel-Classification-BERT-Tf2.x:文本多标签分类-BERT-Tf2.0-源码

  2. 文本多标签分类-BERT-Tf2.0 该存储库包含针对多标签文本分类的预训练BERT模型的Tensorflow2.0实现。 脚步 从下载数据 借助download_bert.sh下载预训练的模型权重 运行train_bert.py 训练损失和准确性 测试损失和准确性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42114041

  1. song-classification-project:使用Logistic回归，KNN，决策树，随机森林和XGBoost对Spotify摇滚歌曲进行多标签分类到音乐时代（Flatiron Project 3）-源码

  2. 项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42165980

  1. 通过同构加密，确保云中的多标签数据分类安全

  2. 通过同构加密，确保云中的多标签数据分类安全

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_38717143

  1. 基于概率相关性的多标签数据流变化检测

  2. 基于概率相关性的多标签数据流变化检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：890880
    • 提供者：weixin_38731199

  1. R_MultiLabel_Csv2Arff：对于多标签数据集，此代码可正确将ARFF文件中的CSV文件转换为-源码

  2. R_MultiLabel_Csv2Arff 这段代码是我博士研究的一部分。 执行 参数1：字符串CSV文件名及其相应的文件夹路径 参数2：字符串arff文件名及其相应的文件夹路径（没问题，该文件不存在！将在此处创建） 参数3：一系列将转换为标称值的标签 终端 java -jar R_csv_2_arff.jar“ arg1”“ arg2”“ arg3” 查看 必须有一个名为lib的文件夹，其中包含weka.jar。 如果没有此文件夹，则文件r_csv_2_arff.jar无效 致谢 这项研

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42128315

  1. 迭代分层：scikit-learn交叉验证器，用于多标签数据的迭代分层-源码

  2. 迭代分层 迭代分层是一个为兼容的交叉验证器提供分层的项目，用于对多标签数据进行分层。 目前，scikit-learn为多个交叉验证器提供了分层。 但是，这些交叉验证器无法对多标签数据进行分层。 此迭代分层项目提供了MultilabelStratifiedKFold，MultilabelRepeatedStratifiedKFold和MultilabelStratifiedShuffleSplit的实现，并具有用于对多标签数据进行分层的基本算法，如下文所述： Sechidis K.，Tsoum

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42134038

  1. keras 读取多标签图像数据方式

  2. 我所接触的多标签数据，主要包括两类： 1、一张图片属于多个标签，比如，data:一件蓝色的上衣图片.jpg，label:蓝色，上衣。其中label包括两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。label2第二类，蓝色，黑色，红色。这样两个输出label1，label2都是是分类，我们可以直接把label1和label2整合为一个label，直接编码，比如[蓝色，上衣]编码为[011011]。这样模型的输出也只需要一个输出。实现了多分类。 2、一张图片属于多个标签，但是几个标签不全是分类。比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38564826
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