网络分类基础

基于神经网络的图像分类，数据资源是基于CIFAR-10，内含训练测试数据（batch），是唐宇迪深度学习入门课程的修改代码，python3版本

书名：《神经网络实用教程》出版社：机械工业出版社出版日期：2008年2月作者：张良均曹晶蒋世忠熟悉人工神经网络的基本理论，应用人工神经网络解决实际应用中的问题。介绍人工神经网络及其基本网络模型

使用matlab编写的神经网络分类程序，方便实用

BP神经网络数据分类，详细的代码的构成，

利用BP神经网络实现语音特征信号分类的matlab仿真

利用BP神经网络与RBF（径向基函数）网络对行人、自行车、卡车三类目标进行分类，比较两种网络的分类性能，包含三类目标的数据信息，完整的代码

Fuzzy neural network classifier

c#实现的贝叶斯网络数据分类器，可以自己设定节点数目，学习速率，进行分类学习。

对上百个分类器进行比较分析，针对不同的数据集特点可选取不同的分类器； 比较时采用横向和纵向，即不同类型直接和相同类型之间的分类器比较，选出最优分类器

python搭建3层神经网络分类fashionMnist数据集,准确率90%,包含训练集