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分类程序
- 图像模式识别，vc++实现各种常用模式识别算法，包括分类器设计等-image pattern recogenise
OpenCV-detection-models-master
- 已经训练好的opencv 物体识别分类器(opencv_2 haarcascade_XX_.xml)
随机森林分类器
- 对提取好的n维特征，实现随机森林分类器分类。(For the extraction of good characteristics, the realization of random forest classification)
iris12
- 基于LSSVM的分类器，用于iris的三种分类，4种特征进行3类分类，准确率90%以上(LSSVM FOR IRIS,The classifier based on LSSVM is used for three classifications of iris, and 4 features are classified by 3 categories. The accuracy rate is over 90%.)
SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
- SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能，含有源程序和代码(SVM parameter optimization - how to better improve the performance of the classifier, containing source code and code)
人脸检测OPENCV
- 使用VS2013编写+OPENCV2.49，能够读取图片并识别人脸，采用 分类器制作，调试通过，也可以改为摄像头
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
fisher
- fisher两类线性分类器demo,二维高斯随机数为测试数据(A demo about Fisher linear classifier(Two class))
树叶分类器数据代码集
- 机器学习之树叶分类器数据代码集 训练集与其他(the language is python. shuye fenleiqi shuju daima ji)
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
nichingparticle-swarm-optimization
- 粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
svm
- svm分类器，主要用于雷达辐射源信号识别(Svm classifier, mainly used for radar emitter signal identification)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
randomforest-matlab
- 随机森林分类器的MATLAB代码，方便调用使用随机森林（RF）通过MATLAB平台(MATLAB Code of Random Forest Classifier)
白字识别（分类器）
- 可以较为准确的识别出围棋中的黑白子以及棋盘。(Identify black and white pieces and chessboard in Go .)
classifier_D
- 使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the
SVM 多分类
- 通过一对多，和多对一的方式，将二分类svm转化成多分类分类器(Through the way of one to many and many to one, the two classification SVM is transformed into a multi classification classifier)
对鲍鱼数据集的分类器
- 对鲍鱼数据集的分类器 数据采集、数据预处理相关分析和异常值分析的可视化
SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类
- 不使用sklearn库，手写实现SMO算法线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类