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【PyQt5-CNN分类】树叶分类完整项目（适合课程设计直接提交）.zip

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简介：
本项目为基于PyQt5和CNN技术实现的树叶分类系统，提供图形界面与深度学习模型结合的解决方案，适用于课程设计或科研展示。 这是一个包含完整界面的项目，采用轻量级CNN算法实现，因此对电脑性能的要求不高。

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  • 【PyQt5-CNN分类】树叶分类完整项目（适合课程设计直接提交）.zip
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  • Python 数据挖掘与机器学习实战：PACS RAW Labeled Dataset 聚类任务（含完整项目，可直接提交）.zip
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    本资源提供了一个完整的Python数据挖掘与机器学习项目，专注于使用PACS RAW Labeled Dataset进行聚类分析。包含代码、文档和数据集，便于初学者快速上手实践并完成项目交付。 在基于Molecular Biology DataSet进行分类任务的实验中，我们选择了kNN、决策树、多层感知器（MLP）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林以及bagging方法，并允许有预处理步骤。此次实验计算了各个模型在UCI soybean数据集上的最佳性能，在运行20次程序后，得到了各模型的最佳准确率、精确度、召回率与F1值结果。 从实验结果来看，对于UCI soybean数据集而言，bagging算法的准确率最高；接下来依次是随机森林算法、决策树算法、多层感知器分类器、kNN算法和朴素贝叶斯。值得注意的是，在所有模型中，SVM的准确率最低。同时，在精确度方面同样以bagging算法为最佳，其后顺序与上述相同。 在召回率上，bagging依然保持领先；随后是随机森林、决策树以及多层感知器分类器等方法。相比之下，朴素贝叶斯和SVM的表现较弱。最后，在F1值的评估中，同样以bagging算法为最优选择；其后依次为随机森林、决策树及kNN算法。 综上所述，本次实验表明了在处理UCI soybean数据集时，集成方法如bagging和随机森林能够提供更为优越的表现。
     
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    本资源提供了一个完整的PyTorch框架下中文文本情感分类解决方案，包括详细注释的源代码和预处理后的数据集。该项目经过优化可以直接运行，并获得了较高的评价分数，在进行相关研究或实践时非常实用。 该资源包含了使用Pytorch实现的中文文本分类情感分析完整代码及模型数据，可以直接运行。其中提供了两种不同的模型选择：BiLSTM-attention 和 普通的 LSTM，用户可以根据自己的需求自行决定选用哪种模型。所有相关代码均已调试完成并可直接下载使用。