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线性分类器
- 该程序是一个对于一个对于以某一直线为边界的两类进行分类，首先通过对已知点进行训练，获得分类直线。-the program is a for a response to a border line for the two types of classification, the first known pair of points through training, access to classified straight.
最近邻法分类器演示
- 本程序是一个最近邻分类算法的演示程序，本程序完成了三种最近邻的演示并实现算法的分析-this procedure is a nearest neighbor classification algorithm the demo program, the completion of a three - Nearest Neighbor algorithm demonstration and analysis
bp_分类器皿
- BP分类器，用与识别不同模式。-BP classifier, and used to identify different models.
PA.感知器算法分类数据，画出决策面
- 感知器算法分类数据，画出决策面。使用matlab编写，感兴趣的可以看看！,Perceptron Algorithm
GEPKNN.rar
- 代码是一个分类器的实现,其中使用了部分weka的源代码。可以将项目导入eclipse运行，记得把训练数据（arff文件）放在项目根目录下。,Code is the implementation of a classifier, the use of some of the weka source code. Projects can run into eclipse, I remember the training data [arff files] on the project root di
matlab_bayes_classifier
- 使用matlab编写的bayes分类器，朴素贝叶斯分类器-Prepared using bayes classifier matlab
BayesianClasser
- 贝叶斯分类器matlab版，可以用于图像分类，检索，模式识别相关工作-bayes classifier is useful to image classify
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)
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)
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