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gmmclassifier
- 这个源码提供了如何利用高斯混合模型去做影像辨识的模型分类-the source how to use a Gaussian mixture model to do imaging Identification Classification Model
总体分布的非参数估计
- 在图像处理中经常涉及分类，多次有用到非参数估计。本程序用Parzen窗来估计，用随机高斯函数来作计策信号.-in image processing involves classification, the many useful to the non - parametric estimation. The procedure used to estimate Parzen window, using random Gaussian function to signal for the ploy
Classification
- 分类器程序，混合高斯分类器，用于语音图像的分类处理-classifier procedures, Gaussian mixture classifier for the classification of voice processing images
tianjia
- 如何在图像中加入某一固定snr的噪声？分类:matlab与图像处理 在利用matlab做一些自己算法的抗噪分析中，常常会遇到这个问题，matlab中的加噪函数是imnoise，里面的参数是噪声的均值，方差（高斯噪声）或者是感染概率（椒盐噪声），参数不能是snr值，但是很多国外的文章的噪声分析中都是用snr值来衡量加入噪声的程度的-how the image to a fixed snr noise? Categories : Matlab and image processing using
gaussianprocess4Clas
- 高斯过程是一种非参数化的学习方法，它可以很自然的用于regression，也可以用于classification。本程序用高斯过程实现分类！-Gaussian process is a non - parametric method of learning, it is very natural for regression. can also be used for classification. The procedures used to achieve classification G
GMM-EM
- 用matlab实现高斯混合模型的前期处理和分类训练！
mcmcstuff.rar
- 本源码是基于Markov chain Monte Carlo (MCMC)的Bayesian inference工具包,其中包括MCMC采样，基于MCMC的高斯分类，同时描述了采样的一些方法。其中还有使用文档,toolbox is a collection of Matlab functions for Bayesian inference with Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods
work
- 高斯核函数，矩阵自身的高斯核函数计算，需要指定参数-Gaussian kernel function, matrix itself Gaussian kernel function, the need to specify the parameters
n
- 用于高光谱遥感图像分类的空间约束高斯过程方法-For high-spectral remote sensing image classification method of spatial constraints Gaussian process
mixtureBNT
- 上传-混合高斯贝叶斯网络分类器，有数据可以直接运行，互相交流，互相学习。-Upload- Gaussian mixture Bayesian network classifier, the data can be directly run, exchange, learn from each other.
gpml-matlab-v3.1-2010-09-27.tar
- 这是一个高斯分类算法的程序，有多种多元分类算法。-This is a gaussian classification algorithm of the program, a variety of multi-classification algorithm.
gaussian
- 高斯过程,用于高斯回归以及高斯分类，很好的源代码-gaussian pocess
高风代码
- 本内容是有关机器学习的包含贝叶斯分类器，随机森林，支持向量机，神经网络，logistic多元回归等(The contents of this paper are machine learning, including Bayesian classifier, random forest, support vector machines, neural network, logistic multiple regression and so on)
vbemgmm
- 在混合高斯模型参数估计方法上有很多方法，例如最大似然函数的EM算法，但是该算法容易出现过拟合，故本文提出了一个变分EM的算法来对参数进行估计，可以避免EM算法中的不足。 下面的示例文件中说明了使用下面的示例文件说明了用法 examplevbem，VBEM M示例文件 faithful.txt数据集为例(The parameters of Gauss mixture model estimation method has a lot of methods, such as the maxim
DataLine
- 基于高斯概率模型的分类，这是一个10分类的情况，基于minist数据(pattern classification)
SVM
- 采用SVM高斯核，对样本进行分类，输入训练集和测试集，输出SVM分类准确率，采用10折交叉验证(This matlab code uses the SVM(support Vector Machine)to classify, and as the same time it uses the cross validation mathod.)
fisher
- fisher两类线性分类器demo,二维高斯随机数为测试数据(A demo about Fisher linear classifier(Two class))
gaussianprocess4Clas
- 用高斯过程的实现分类和回归的Matlab代码(Matlab code for implementing four classification and regression using Gauss process)
Gauss Bayes
- 使用高斯贝叶斯函数对已有数据进行分类，有样本集(The Gauss Bayes function is used to classify the existing data.)
L4_1
- a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上和分别属于+1类和-1类，请在上述数据集的两类中各随机抽取150个样本作为训练集，运用Logistic regression算法得到的分类面，然后对余下的各5