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ganzhi
- 神经网络感知器做的分类器的源码，适合神经网络初学者
SVM13
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 -SVM parameters optimization of neural network classifiers to enhance the performance---
FEPR
- 用于模式识别及人工智能方面的理论工具书，书中介绍了一些典型的特征提取方案及模式分类算法，以及各种神经网络分类器的训练等。-Theoretical tool for pattern recognition and artificial intelligence book, the book describes the typical feature extraction scheme and pattern classification algorithms, as well as a varie
BBP--nnnP
- BP神经网络分类器程序源码有两种运行状态，一个是学习，另外一个是分类。在学习状态下，在Dos命令符下输入bp learn，便开始学习了，学习的结果放在weight.dat中；在工作状态下，在Dos命令令符下下输入bp work，便开始识别classfyme.dat中的数据了，识别完成后，结果放在results.dat中。在bp运行的任何一种状态下，都不能手工打开Weight.dat、Sample.d -BP neural network classifier program source c
fenlei
- 在VC++6.0环境下运行.手写数字的分类识别，并有详细的程序使用方法。分别采用模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性分类，神经网络分类器进行识别，功能强大，还可以对比各种算法的优劣。-VC++6.0 environment run. Classification and recognition of handwritten digits, and a detailed program to use. Template matching classifier Bayes cla
BPnn
- 很有用的BP神经网络分类器的matlab实现An important codes utilized in Matlab for bp -Useful BP neural network matlab to achieve An important codes utilized in Matlab for bp NN
ecoli
- 神经网络分类器（bp算法）对大肠杆菌蛋白质细胞定位进行分类。-ANN classification （BP ）
bp_network
- 对两种类型的纹理图像，各选取30幅，计算灰度共生矩阵，提取特征向量；构件BP神经网络分类器，用每种类型的前20幅对分类器进行训练，后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use each type of 20 pairs classifier
Neural-network-classifier
- 神经网络分类器，利用神经网络的学习能力，可以用神经网络实现任意精度的曲线，从而可以将曲线两边的不同对象区别开。-Neural network classifier, neural network learning ability can be used to achieve any degree of accuracy of the neural network curve to distinguish different objects can be opened on both sides
NeuralNetworkClassifier
- 神经网络分类器，三层神经网络，亲自验证效果还不错-Neural network classifier, three layer neural network
chapter5
- 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模(Design of strong classifier based on BP_Adaboost -- modeling of company financial early-warning)
test2-BP
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。(Using BP neural network to design a classifier for male and female students. The features include height, weight, whether they like mathematics, whether they like literatur
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
FeatureExtractionUsingAlexNetExample
- 本示例展示了怎样从一个预处理的卷积神经网络中提取特征，并用这些特征去训练一个图像分类器。(This example shows how to extract learned features from a pretrained convolutional neural network, and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way use
code
- matlab单层神经网络实现与逻辑，感知器是一种最简单的神经网络，可以解决最简单分类问题。在本经验中，利用了MATLAB代码简单实现了一个单层神经网络的感知器，对“与”逻辑运算进行了训练和学习，以便我们深入地了解感知器的构造。(Implementation and logic of MATLAB single layer neural network)
BP_Adaboost
- 基于BP-Adaboost的强分类器设计(Design of strong classifier based on BP-Adaboost)
mnist
- 使用了全连接网络，卷积神经网络，循环神经网络分别构建不同的分类器，如何通过模型保存原理进行保存。(Using the fully connected network and convolution neural network, recurrent neural network builds different classifiers respectively, and how to save them through the preservation principle of the mode
MLP_iris
- 一个简单的多层感知器实现鸢尾花数据的分类的代码(use mlp to realize the classification of Iris dataset)
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
BPNN
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为6。(BP neural network is used to design the classifier for boys and girls. The features used include height, weight, whether you like mathematics, whether you like literature,