UCL糖尿病早期预测二分类数据集

人工智能辅助糖尿病遗传风险预测参考文献，很多英文文章。

在matlab平台下实现的SVM二分类问题；共两个：一个是线性分类问题；另一个是非线性分类问题。

目录 一、题目描述 1.1 背景描述 1.2 数据集 1.3 评测指标 二、解题思路 2.1 ML/DL的前提假设 2.2 主要思路 2.3 进一步的改进 三、动手实践 四、全部代码 一、题目描述

HOG结合SVM进行图像二分类

resnet二分类/recall_precision评价.数据读取，处理，batch生成等功能

在代码中修改一下资源文件的路径，采用的MATLAB自带svmtrain函数，配置libsvm时需要进行一定处理，避免svmtrain函数冲突，该Demo完全有效

猫狗大战是kaggle比赛中的经典题目也是Udacity的机器学习学位的毕业课题.要求在最终在测试集的结果排在Public Leaderboard的前10具体要求为dog vs cat.本次项目采用经

代码用于猫-非猫图片的二分类问题（附件内给出h5格式的数据集），基于Pytorch神经网络工具包，采用比较经典的逻辑回归（Logistic Regression）算法。推荐使用Pycharm读取py文

基于Matlab构建的BP神经网络用于解决二分类问题。

源码+原封数据集；本资源包括用各种机器学习方法（knn，决策树DecisionTree，随机森林，逻辑回归，支持向量机svm等）来对糖尿病进行预测的源码，包括数据集和导出的ipynb和py文件，对于新