建议一种算法来将音乐作曲分为"浪漫"或"现代".
音乐作曲的分类方法之一是使用决策树,支持向量机或神经网络等机器学习算法. 以下是它如何工作的例子: 1.数据准备-收集和标记音乐作曲的数据集,每个作曲都被标记为"浪漫"或"现代".数据集应该包括各种特征或特征,可以用来区分这两个类,如旋律,乐器,音调和作曲的结构. 2.特征选择-确定并选择最相关的,可以用来区分这两个类. 这可以使用相关性,信息分析或相互信息预测等技术. 3.使用现代数据模型和训练机组. 根据"浪漫"的特征和训练模型,根据"浪漫"的性能或"现代"的测试模型,可以使用该数据集来评估新作曲或"浪漫"的性能. 5.使用"测试"或"测试"的训练模型,可以使用更先进的分类技术来评估新作曲或"浪漫"的性能. 5.使用"测试"或"测试"的训练模型,可以使用更先进的分类技术来评估新作曲或"浪漫"的性能. 5. 根据"测试"的测试模型,可以使用"浪漫"或"的测试模型来评估新作曲或"的性能.