UCI经典分类二分类数据集

图像分类数据集：17个类别的花朵数据集，训练集800张，验证集和测试集260张

采用MATLAB实现支持向量机（SVM）解决二分类问题，分别采用二次规划凸优化求解、半不无穷规划（线性核与非线性核）求解。带IRIS数据、实验报告与SVM二分类原理数学推导文档，可直接运行，不使用M

代码使用tensorflow实现的神经网络二分类,数据集为糖尿病化验数据,其中前八列为特征,第九列为期望结果,准确率81.75%,内有详细的代码注解,适合新手学习使用

纯python代码实现逻辑回归，不调机器学习第三方库，仅调用numpy实现矩阵向量计算和matplotlib实现画图

1.采用php+Mysql架构,程序运行高效稳定安全 2.基于Smarty模板引擎,可自由定制网站风格 3.全站伪静态,更有利于SEO 4.全站缓存,更有利于高并发访问 5.自动更新网站的PR,ALE

在机器学习领域，五分类花卉数据集是一个常用的数据集之一。该数据集包含了五种不同的花卉类别，每种类别都有一些特征属性。研究人员可以利用这个数据集来训练和测试各种机器学习算法，以便实现花卉的分类任务。对于

基于 USPS 和 UCI 数据集的K近邻法分类 .pdf

UCI数据集中的几个Large-scale大规模分类建模数据，名称为SUSY、HIGGS，用以测试分类算法的时间和空间复杂度。

主要用到的两个功能函数是model和[predicted_label, accuracy, prob_estimates]，首先是将提取的5个训练集的特征值转换成一个50000*512的矩阵Train

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