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捷克理工大学Hlavac教授和Franc博士提供的统计模式识别Matlab工具箱的最新版本V2.09，在原有版本基础上进行了一些修改和完善。它包括现有模式识别的大部分方法，比如SVM，PCA，LDA等。我采用其中的SVM方法进行了人体下肢假肢SEMG信号的分类，效果不错。希望能对大家有帮助。-Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab (C) 1999-2008, Version 2.09. It includs a number of
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一个强大的统计模式识别工具箱，包含高斯分类器，高斯混合模型，主成分分析，支持向量机等常见分类方法。-A powerful statistical pattern recognition toolbox, including the Gaussian classifier, Gaussian mixture model, principal component analysis, support vector machines and other common classification met
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基于统计的模式识别工具包The core of the STPRtool is comprised of statistical PR algorithms described in
the monograph Schlesinger, M.I., Hlav′aˇc, V: Ten Lectures on Statistical and Structural
Pattern Recognition, Kluwer Academic Publishers, 2002-Statistical
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Statistical Pattern Recognition Toolbox-This toolbox implements a selection of statistical pattern recognition methods described in the monograph
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支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
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Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab，Technical University Prague
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统计模式识别工具箱。包含一系列经典模式识别源代码。-Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab.This toolbox implements a selection of statistical pattern recognition
methods.
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Statistical Pattern Recognition
Toolbox for Matlab
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introduction and codes of using statistical pattern recognition toolbox in matlab.THIS is useful tutorial among many.
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