文件名称：Music-Genre-Classification
文件大小：6.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-27 13:33:38
JupyterNotebook
重要性 这是机器学习课程（主题）的一个项目。 如果您是由于课程（主题）的分配而观看的，请勿仅复制并粘贴此代码，也不要修改变量名称。 更重要的是，请勿复制本文，否则结果可能会受到处罚。 此外，该项目的目标是构建并批判性地分析一些受监督的机器学习算法。 因此，在此存储库中，我只是尝试实现多个模型以比较它们的性能。 不能保证这些模型是最好的。 在本课程中，将进行有关该项目的课堂内Kaggle竞赛。 我的最终结果是 Public Leaderboard: 28 / 306 (9%) Private Leaderboard: 80 / 306 (26%) 该排行榜是使用大约30％的测试数据计算得出的。 最终结果将基于其他70％，因此最终排名可能会有所不同。 音乐流派分类规范 该项目的目的是建立并严格分析一些监督的机器学习算法，以便根据歌曲的音频，元数据和文本特征自动识别歌曲的类型。 该项目旨在通
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Music-Genre-Classification-main
----LSTM()
--------LSTM.txt(5B)
--------CNN+LSTM.ipynb(23KB)
--------LSTM.ipynb(23KB)
----CNN first + BOW perceptron()
--------final.txt(12B)
--------FinalMethod.ipynb(18KB)
----README.md(10KB)
----BOW()
--------BOW-RF.ipynb(14KB)
--------BOW-KNN.ipynb(35KB)
--------BOW-MLP.ipynb(15KB)
--------BOW.txt(4B)
----Dataset()
--------file.txt(10B)
--------train_labels.csv(128KB)
--------description(3KB)
--------valid_labels.csv(7KB)
--------test_features.csv(810KB)
--------valid_features.csv(830KB)
--------train_features.csv(14.11MB)