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- 一个MATLAB源代码，源于SVM神经网络的数据分类预测，可用于葡萄酒种类识别-A MATLAB source code, derived the neural network SVM classification predicted data, it may be used to identify the type of wine
wineshibie
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别案例-Data classification and prediction based on SVM neural network
code
- 1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
code
- 2采用PCA对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征提取（自己设定选取的特征个数），并基于所得到的特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。-2 using PCA for boys and girls in the sample data height, weight, like math, like literature, like sports, like common pattern rec
ImageClassification-master
- 在这个项目中，我们的目标是建立一个识别和大小231x231图像呈现对象分类系统。我们得到了一组训练图像，每四个标签之一：1飞机；汽车2；3马，否则。我们提供了两个特点：一是方向梯度直方图（HOG），其尺寸为5408；另一个是overfeat ImageNet美国有线电视新闻网的特点，其尺寸37000。关于测试图像，我们只给出了每个图像的功能，没有标签，结果判断由平地机。我们的目标是提供二进制和多个预测。平衡错误率（BER）是我们的性能评估。为了解决这个问题，我们首先减少PCA的问题的维数，处理不
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
patturnpatternclassification
- 支持向量机方法,用matlab实现,用于分类检测,模式识别,人脸检测等-Support vector machine (SVM) method, matlab, used for classification, pattern recognition, face detection, etc
mejhnq-detection-matlab
- 支持向量机方法,用matlab实现,用于分类检测,模式识别,人脸检测等-Support vector machine (SVM) method, matlab, used for classification, pattern recognition, face detection, etc
dte
- 支持向量机方法,用matlab实现,用于分类检测,模式识别,人脸检测等-Support vector machine (SVM) method, matlab, used for classification, pattern recognition, face detection, etc
chapter14
- 基于svm的数据分类预测，数据集是意大利葡萄酒种类的数据集，对葡萄酒进行种类识别以及分类。-Based on the svm data classification prediction, the data set is the Italian wine category data set, the wine species identification and classification.
36287411work
- 提取GABOR特征，然后建立样本，送入SVM进行分类的表情识别(GABOR features are extracted, and then samples are built into SVM for classifying facial expression recognition)