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matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
BayesClassier
- 贝叶斯分类器——matlab程序 贝叶斯分类器——matlab程 贝叶斯分类器——matlab程序
PA.感知器算法分类数据，画出决策面
- 感知器算法分类数据，画出决策面。使用matlab编写，感兴趣的可以看看！,Perceptron Algorithm
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
svm-km.rar
- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区
PCA_SVM.rar
- 此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。,This method uses the classical PCA on the face image feature extraction, with the libsvm library function of SVM classifier for image classification.
sasdw.rar
- 现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆 信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统 计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于 l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。,Existing digital signal automatic modulation recognition
BP神经网络分类器Mat程序
- BP神经网络分类器Mat程序,matlab开发环境，主要用于模式识别中的分类器的设计。-A mat procedure about BP neural network.
matlab
- 贝叶斯分类器MATLAB经典程序 朴素贝叶斯分类matlab实现 贝叶斯分类算法-bayes matlab program
模式识别作业
- MATLAB模式识别，自己写的老师上课布阵的几类分类器(MATLAB pattern recognition, several classifiers to write their own teacher team)
感知分类器的MATLAB仿真源代码
- 感知器数据分类 MATLAB源代码实现 机器学习(classification machine learning)
MATLAB优化算法案例分析与应用《进阶篇》
- 贝叶斯分类器 基于背景差分的运动目标检测 基于小波变换的图像压缩 基于BP的模型优化预测 基于RLS算法的数据预测 等等(Bias classifier is based on background difference moving object detection, wavelet based image compression, BP based model optimization prediction, RLS based algorithm for data predicti
RF_Class_C
- matlab 随机森林 机器学习 二类分类器(matlab random forest)
Bayes classifier
- 基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现(Data processing based on MATLAB implementationof Bayes classifier)
Perceptron
- 用MATLAB实现简单的分类器分类，对线性的点进行简单的分类。(Using MATLAB to achieve a simple classifier,Simple classification of linear points)
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
随机森林算法分类、回归
- 随机森林分类器，matlab写的，直接可以运行，不需要该任何东西，详细看readme和案例。-Random Forest classifier, matlab write, direct run, does not require that anything
Classifiers
- 我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器（判别分析，贝叶斯，神经网络，支持向量机，决策树，基于规则的分类器，升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏，广义线性模型，线性，偏最小二乘法和主成分回归，logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法），实现在WEKA，R（有或没有插入包），C和Matlab，包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class
鸢尾花分类
- 使用四种方法进行鸢尾花分类：最小距离分类器，K 近邻法，感知器，Fisher 准则。(Four methods are used to classify iris: minimum distance classifier, K-nearest neighbor method, perceptron and Fisher criterion.)
人脸识别 MATLAB代码
- 使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor