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localized_seg.zip
- 基于水平集的彩色图像分割matlab实现算法（包括源码、测试图像）,Based on the level set for color image segmentation algorithm matlab (including source code, test images)
knn.rar
- k-nn算法实现分类，模式识别作业，分三类，75个训练集，25个测试集，输出对测试集分类的结果,k-nn classification algorithm, pattern recognition operations are classified into three types, 75 training sets, 25 test set, the output of the test set classification results
PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
svm1
- 支持向量机比较好的一个例子，包含了参数寻优，训练值回归和测试集的检验，以及方差分析-A support vector machine good example, contains a parameter optimization, training and test sets Regression testing, and analysis of variance
SVM1.rar
- 支持向量机，用于分类，含训练集与测试集。,supprot vector machine
owls-tc2_1.zip
- 语义web服务测试集，要注册在apache下，才能调用服务,Semantic web services test set, it is necessary to register in the apache can be called Service
基于朴素贝叶斯方法的文本分类
- 本程序实现了基于朴素贝叶斯方法的文本分类，附有源代码、实验报告、可执行程序以及语料库（包括训练集和测试集） -This procedure implements the text-based Naive Bayes classification method, with source code, test reports, executables and corpus (including the training set and test set)
ibm
- 生成测试集,要做数据挖掘的关联规则试验，少不了数据集，人工生成的数据集可以采用agrawal等人实现的一个数据集生成器，叫：IBM Quest Market-Basket Synthetic Data Generator-生成测试集
Medical_Image_Segmentation
- 医学图像分割的matlab程序，针对脑部肿瘤图像，使用水平集方法划分出肿瘤区域，内部包含测试程序-Medical image segmentation matlab program for brain tumor imaging, using the level set method into the tumor region, the internal test procedures include
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
DRAPTEXTCLASSIFICATION
- 谭松波博士开发研制的DRAP文本分类系统，根据中心法则改进方法，有训练集和测试集，程序完整。-Dr. Tan Songbo DRAP developed text classification systems, to improve the method in accordance with the law center, a training set and test set, the program integrity.
DM4
- 执行流程： 1. 用户输入参数：K的选择，训练数据，测试数据的路径； 2. 读取训练数据集和测试数据集文件，用ArffFileReader类读取并组织起InstanceSet数据结构； 3. 利用上面的相似度量标准，对每一个测试集中的Instance，计算与其最相似的K个训练集中的Instance，通过投票进行分类，将分类结果存储经Instance的成员变量targetGuess中； 4. 对分类结果进行度量，包括分类正确率，各种类别实例的Precision，Recall；Con
PoS-Tagging-based-on-HMM
- 基于隐马尔科夫的中文词性标注系统的C++源代码，包括训练集和测试集语料库，单词量和词性数目都没有写死，可适应任意大的训练和测试数据集，程序已经过优化，一次标注只需要不到10秒的时间。-Based on Hidden Markov of the Chinese part of speech tagging system in C++ source code, including the training set and test set corpus, vocabulary and speech
classification
- 多种实现三组数据集（iris测试数据）分类的算法实现（LMS、MSE、HK等。-several methods(LMS,MSE,HK) to achieve classification of three data set（iris data set).
DMMC
- DMMC算法在JAFFE 30*180训练与测试集下的人脸识别算法，其中包括源代码及所用的人脸库。-DMMC algorithm JAFFE 30* 180, under the training and test set of face recognition algorithms, including source code and libraries used by the human face.
Unsupervise
- 利用隐马尔可夫模型实现词性标注。此为无监督模型。 内含语料库和测试集。方便大家学习。-The use of Hidden Markov Model to achieve part of speech tagging. This is no oversight model. Corpus and the test set contains. To facilitate them to learn.
SCPI_Command_Reference
- LabVIEW应用指令集SCPI（Standard Commands for Programmable Device）-LabVIEW Application Instruction Set SCPI (Standard Commands for Programmable Device)
extract_document
- 这是一个提取 Reuter-21578 的程序, 用做自然语言处理, 文本分类聚类,和信息检索的测试集!-This is an extract of the Reuter-21578 procedure, used for natural language processing, text classification clustering, and information retrieval test collection!
gyy
- 从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
regionbased_seg_demo
- 基于chan-vese的一个水平集分割的matlab程序，在matlab7.1环境下测试有效-Chan-vese based on a level set segmentation matlab procedures, test environment at matlab7.1 effective