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机器学习_深度学习毕设题目汇总——文本分类

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可以使用深度学习算法中的图像 分类_技术来实现垃圾 _分类。具体步骤如下： 1. 数据收集：收集垃圾 分类_的图像数据集，包括可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾。 2. 数据预处理：对数据进行处理，包括图像的缩放、归一化、旋转等。 3. 模型训练：使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）对数据集进行训练，以实现垃圾 _分类。 4. 模型测试：对模型进行测试，评估模型的性能和准确率。 5. 应用部署：将模型部署到应用程序中，实现实时垃圾 分类。 一个简单的垃圾 _分类_代码示例如下： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 数据集路径 train_dir = 'path/to/train/dataset' test_dir = 'path/to/test/dataset' # 数据预处理器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 数据加载器 train_loader = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') test_loader = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') # 模型定义 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax') ]) # 模型编译 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 模型训练 history = model.fit( train_loader, epochs=50, validation_data=test_loader) # 模型评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_loader) print('Test accuracy:', test_acc) 注意：这只是一个简单的垃圾 _分类_代码示例，实际应用中还需要对模型进行优化和调整，以达到更好的性能和准确率。

Original: https://blog.csdn.net/MetaGrad/article/details/122817489
Author: MetaGrad
Title: 机器学习_深度学习毕设题目汇总——文本分类

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