分类代码

在领域分类中，不同代码代表了不同的领域，以下是几类常见的领域代码和对应的领域名称： AQ（安全生产） BB（包装） CB（船舶） CH（测绘） CJ（城镇建设） CY（新闻出版） 这些代码有助于在管理系统中快速分类和识别领域，提高工作效率。

OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域，主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。

本代码实现了ELLA垃圾邮件分类算法，该算法由ICML2013和AAAI2013论文提出。

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。该算法基于实例学习，通过找出训练集中与新样本最接近的K个样本，利用它们的类别进行预测。详细介绍了KNN算法的实现步骤：数据预处理，距离计算，最近邻选择，类别决策以及评估与优化。此外，提供了K-近邻法分类代码的下载链接，可以帮助读者理解并实现该算法。

KNN分类的源代码在MATLAB中的实现非常简单易用，适合初学者学习和参考。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中

这是使用matlab语言实现LDA分类的代码，来自OHSU-Capstone-2021项目。

按照专业分类的专业代码和名称

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!

8 大类的分类算法题，搭配 Word 文档和代码文件，整理得还挺全。涵盖了递归、贪心、分治、搜索和动态规划这几种常见算法，题目不难但有代表性，适合复习用。文档是 Word 格式，方便你加笔记，代码也都能直接跑，不折腾。像是动态规划那块，常见的背包问题、状态转移那套都有，适合练思路。你要是准备面试，或者打算系统过一遍分类算法，这包资源还蛮合适的。建议配合下面这些文章看，会更清晰：比如01 背包问题与分数背包问题详解，对动态规划和贪心的对比讲得比较透。还有像搜索与动态规划的本质比较、探秘动态规划这些，思维导图+案例，效率高多了。如果你卡在算法理解上，不妨先跑一遍这些题，配合参考文献看看，就清楚怎么