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VectorQuantization
- 矢量量化进行压缩。直接执行，然后程会停下来，让你输入你所需要的训练集。你只要输入1-13之间的任何一个。值越大，速度越慢，效果越好。请根据你的具体情况选择。
sort
- 分类问题是利用已知类别的样品（训练集）来构造分类器，其训练集样品是已知类别的，所以又称为有监督学习。
naivebayesclassificationbasedongenetic
- 在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选。
WL40987330 C语言算法集
- 目录 第一部分 基础篇 001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010&
模式识别
- 根据描绘子算法，选取能够表征和保持两个图之间基本差异的最少的描绘子的数量，并对其每一个特征矢量的分量中加入均值为0标准差为每个矢量中最大分量值的1/10的高斯噪声，创建两个模式类；对两类各生成100个样本作为训练集，另外在各生成100个样本作为测试集。
my.rar
- 自己写的，基于C4.5的数据额挖掘算法，有训练和测试训练集，学习数据挖掘的好程序样例！,Wrote it myself, based on the amount of C4.5 data mining algorithm, a training and testing of training set, a good learning process of data mining sample!
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.rar
- 支持向量机，用于分类，含训练集与测试集。,supprot vector machine
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)
jiaocha
- 图像分类中的交叉验证方法，比如说，一个训练集集合，为了得到其中参数的较准确值，就可以使用此类算法-Image Classification Based on cross-validation method, for example, a collection of training set, in order to obtain more accurate values of these parameters, you can use these algorithms
ID3
- 实现ID3算法，在结果中以树表示出来。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。-ID3 algorithm to achieve, in the results that come out to the tree. Decision tree is to classify the data, thus achieving the purpose
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
TrainingDataManager
- 训练集管理器，根据训练文本类别返回这个类别下的所有训练文本路径。-Manager training set, according to the text type of return to training under this category path to all the training text.
bayesian1
- 用贝叶斯算法解决数据挖掘中分类问题，先用训练集进行训练，再用测试集进行测试-Bayesian data mining algorithm to solve classification problems in the first training set used for training, re-use test set for testing
PatternRecognition
- 人脸识别 使用k-近邻法分类 区分不同的人 使用K-近邻法实现对指定人脸图片的识别。 训练集和测试集的划分 -Recognition of face in pattern recognition,By KNN space representation theorem
wangyfl
- Web页面分类系统，VC++实现的一个系统，包括训练集数据。-Web page classification system, VC++ to achieve a system, including the training set data.
SVMsuanfashixianVC
- 用VC++实现支持向量机的算法，有测试集训练集，程序完整。-Using VC++ realization of support vector machine algorithm, a test set training set, the program integrity.