搜索资源列表
Test
- 用libSVM实现的文本分类，包括训练集导入，训练，生成模型，测试，计算准确率和召回率-Text using libsvm to achieve the classification, including the training set import, training, generation model, test, calculate the precision and recall rate
DataMiningApriori
- 以mushroom数据集为训练集的先验分类算法的实现。-failed to translate
adaboost
- daboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。-daboost is an iterative algorithm, the core idea is the same training set different classifiers (weak classifiers), and then these weak classifiers together to form a stro
1
- 利用K-L变换进行人脸识别。首先求得待辨识图像相对于训练集平均脸的差值图像，然后求得该图像在特征脸空间中的坐标，最后采用最近邻法对图像进行归类。-KL transform for face recognition. Obtain the first image to be identified image with respect to the difference between the average face of the training set, and then obtain the
FisherLDA
- Fisher线性判定函数，输入训练集及测试集，输出错误率和线性判别函数。-The Fisher Linear determine the function, enter the training set and test set, the output error rate and linear discriminant function.
C_adaboost
- adaboost算法源码，Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器），通过测试可以运行-adaboost algorithm source code, Adaboost is an iterative algorithm, the core idea is the same training set for different classifiers (weak classifiers
StepclassV2
- 逐步判别分析的主函数 用于分类 [sel,c,c0,re,P]=StepclaassV2(data,[50 50 50],data,10) 输入变量 x为训练集.每行为一个样本，每列为一个变量. Class_x,为训练集的分类情况，一行，为各类样本数量,例如[5 6 9] Test为待分类样本. 输出变量：sel为选择的变量序号，c,c0为拟合出的判别函数.re为对Test的判别结果,P为其后验概率. author 王新 2012.4.8
DecisionTree-(2)
- 决策树，根据训练集的分类结果预测测试集的分类结果，在计算机视觉和模式识别中很有用-Decision tree , test set according to the classification results of the training set, is very useful in computer vision and pattern recognition
LibSVM
- libsvm的demo的源码实现，通过训练集训练模型，用模型去预测-libsvm source implementation of the demo, through training set model, using the model to predict
BPNN
- 这个程序如何转化成训练BP神经网络连接权值的源代码,提供4组15输入4输出训练集和目标集,调整输出层加权系数.-How this program into training BP neural network connection weights of the source code, provides 4 inputs 4 outputs 15 training set and the target set, adjust the output layer weighting coeffici
Thereseachofimage
- 图像 自动 标注 通过分析 训练集 ，学习 图像 和标注词 之间的关系，得出 之间的关系，得出 一些规则， 然后使用这些规则 自动 推导出 图像 最适合的标注词 ，这些标注词代表了图像的 ，这些标注词代表了图像的 高层 语义信息 。-Automatic image annotation by analyzing the training set, learning image and mark the relationship between words, the relationship be
lssvm_regression
- 最小二乘支持向量回归模型 直接输入训练集和测试样本即可-Least squares support vector regression model direct input training set and test samples
ID3
- ID3算法(MATLAB平台)，包含训练集-ID3 algorithm developed by MATLAB containing the training set
UserCF
- 用C++实现的基于用户的协同过滤算法，包含训练集、测试集-Achieved with C++ user-based collaborative filtering algorithms, including training set, test set
DecisionTree
- 该资源是决策树算法。从“样本特征说明”读取属性，从“样本数据”读取各属性值。 依次取20 —80 （每次递增10 ）的样本作为训练集，剩余样本作为测试集测试。-This resource is about decision tree algorithm. The attributes and values can be read by the code from the two txt files. Each time choose a portion of all the data (20
gmm3
- 使用GMM算法对文本特征进行分类，内涵训练集与测试集可以直接使用-Using the GMM algorithm to classify text features, content training set and test set can be used directly
KNN_2011211651
- 应用KNN算法解决0到9的手写数字识别问题，效果在90 以上，内部有两个数据集，一个为训练集（7291个数据），一个为测试数据（2791个数据），程序采用MATLAB编写，另附有文档，程序简洁易懂-Application KNN algorithm to solve 0-9 handwritten digit recognition problem, the effect is more than 90 , the inside has two data sets, one for the tr
pattern_recognition
- 根据训练集图像，对目标图像中的八个子目标图像进行识别，用红色矩形将各个子目标图像框起来，并在子目标图像的中央位置，写上对其识别的结果，即子目标图像的名字。-请键入文字或网站地址，或者上传文档。 取消 Gēnjù xùnliàn jí túxiàng, duì mùbiāo túxiàng zhōng de bā gè zǐ mùbiāo túxiàng jìnxíng shìbié, yòng hóngsè jǔxíng jiāng gège zǐ mùbiāo túxiàng kuān
adaboost
- Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 load clouds [test_targets, E] = lijsada_boost(patterns, targets, patterns, 100, Stumps ,[]) train_patterns 每列为一样本 train_targets 每列为一样本目标 100 :Numbe
bp_demo
- BP神经网络软件（BPGUI）：支持手动输入数据和从外部导入数据两种方式；用户可以自定义训练集和测试集占全部数据的百分比，设定完成后，软件随机产生训练集和测试集；支持归一化和不归一化两种数据预处理方式；用户可以自定义网络的结构参数和训练参数；具有绘图功能，可以对比测试集的真实值与预测值；支持网络及数据的保存；具有菜单选项，用户可以通过菜单执行相应的操作；具有右键功能，用户可以通过右键快速执行相应的操作；-The BP neural network software (BPGUI) : suppo