一类分类

MHKS 分类模型的 MATLAB 实现，挺专业的。如果你有分类需求，这个代码资源蛮有用的。模型本身是为了多类数据分类优化的，得还不错。其实，它对于那些需要进行高效分类任务的场景来说，挺适合的。不过，如果你对模型的细节要求比较高，还是得根据实际情况调整一下代码。想了解更多，以下的几个相关代码也都不错：1. MATLAB 离散时间序列递归图分类判别模型代码：[链接](http://www.cpud.net/down/59662.html)2. ELLA 垃圾邮件分类 MATLAB 代码：[链接](http://www.cpud.net/down/17536.html)3. WEKA 分类模型评估

此脚本使用哈雷方法计算第一类贝塞尔函数J(n,x)和第二类贝塞尔函数Y(n,x)的k个正零点，其中n为正整数。该例程已经过测试，最高支持k=100和n=100。 脚本流程：1. 设置所需的n和k值。2. 利用哈雷方法求解贝塞尔函数的零点。3. 返回第一类和第二类贝塞尔函数的零点列表，供进一步分析和计算使用。

SVM 的 MATLAB 实现，真是蛮方便的。两个脚本，一个搞定线性分类，一个非线性分类。数据预、建模、训练、预测、评估，一条龙服务。线性的直接用fitcsvm搞定，非线性的加个高斯核就行，简单粗暴效果还不错。用起来还挺顺滑的，想调参也不麻烦，支持自动调优，连gamma和C都能帮你选。适合想快速上手 SVM 的你，不用从零搭环境，直接上手改参数跑数据就行。

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versi

针对初学者，提供了一个简单的MATLAB程序，用以实现两类分类任务，采用了平分最近法方法。

平行回归PJ2库是一个用于并行编程的工具，特别设计用于在多核或多节点集群上运行。该程序支持逻辑回归任务，并可选择顺序或并行版本。并行版本可配置为批量训练，基于Mu Li、Tong Zhang、Yuqiang Chen和Alexander J. Smola的研究成果。该工具处理海量数据集，例如URL Reputation数据集，该数据集以稀疏SVM格式存储。URLDataStrategy类针对此数据集实现了高效的点积执行方法。

Logistic回归，又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，在数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域有广泛应用。例如，可以用于探索疾病的危险因素，并预测疾病发生的概率。虽然Logistic回归的因变量可以是多分类的，但在实际应用中，二分类的情况更为常见和易于解释。Matlab提供了有效的工具和函数来实现这一模型。

短信内容的 NLP 数据集，挺适合用来练手做分类模型的。公开可用的SMS Spam Collection数据集，消息都带标签，是不是垃圾短信一目了然。你可以直接拿来做二分类，模型跑起来也快。消息内容都是英文，清洗也方便，最基础的文本预都能练到，比如tokenize、stop words这些。适合用朴素贝叶斯、SVM甚至LSTM试一圈。数据量不算大，初学者不会跑崩机器，老手也能快速试模型思路。嗯，还能配合TF-IDF或word2vec做特征提取，挺灵活的。顺带一提，这篇文章了不少类似的开源数据集，想扩展数据源的可以看看。如果你最近正好在练NLP 文本分类，这个数据集还挺合适的，干净、标注清晰，代

23年比赛要求：初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括：（1）有害垃圾：电池（1号、2号、5号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小；（4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过150克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

①建立数据库连接②创建新的Java项目③添加Hibernate支持④定义持久化类⑤编写持久化类的映射文件⑥配置hibernate.cfg.xml⑦创建工具类⑧编写测试类