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jiaocha
- 图像分类中的交叉验证方法，比如说，一个训练集集合，为了得到其中参数的较准确值，就可以使用此类算法-Image Classification Based on cross-validation method, for example, a collection of training set, in order to obtain more accurate values of these parameters, you can use these algorithms
ID3
- 实现ID3算法，在结果中以树表示出来。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。-ID3 algorithm to achieve, in the results that come out to the tree. Decision tree is to classify the data, thus achieving the purpose
DM4
- 执行流程： 1. 用户输入参数：K的选择，训练数据，测试数据的路径； 2. 读取训练数据集和测试数据集文件，用ArffFileReader类读取并组织起InstanceSet数据结构； 3. 利用上面的相似度量标准，对每一个测试集中的Instance，计算与其最相似的K个训练集中的Instance，通过投票进行分类，将分类结果存储经Instance的成员变量targetGuess中； 4. 对分类结果进行度量，包括分类正确率，各种类别实例的Precision，Recall；Con
bayesian1
- 用贝叶斯算法解决数据挖掘中分类问题，先用训练集进行训练，再用测试集进行测试-Bayesian data mining algorithm to solve classification problems in the first training set used for training, re-use test set for testing
proj2.release
- 神经网络，文件中有20副图像作为训练集，识别头像是否带眼镜-NN，to recognize whether the man have sunglass
navieBayes
- 条件独立的有监督朴素贝叶斯分类算法。参数估计，输入训练集和测试集，得到分类结果和分类准确率-naviebayes
Parzen_1
- 一维核估计无差值分类器算法，非参数估计。正太窗函数，输入训练集和测试集，带宽。得到分类结果和准确率-Parzen—1
Parzen_1c
- 一维有差值的Parzen窗算法。非参数估计，输入训练集和测试集，带宽。得到分类结果和准确率-Parzen-1c
p_train
- MATLAB实现的核估计后验概率算法，输入训练集和窗函数带宽，得到坐标的概率估计-matlab ptrain
cut_sample
- 使用二分法对样本集进行剪辑，剪辑法的思想，就是将样本集分成训练集与考试集， 利用训练集样本对考试集的样本进行分类（使用近邻法），如果考试集中某个样本分类错误的话，将这个样本删除。在该函数中，使用最近邻法，只进行一次剪辑（遍历完考试集中的样本以后退出）。还有一种重复剪辑法（适用于样本比较多的情况），把样本随机分为多个样本集，将相邻的两个样本前一个作为考试集，后一个作为训练集，调用二分剪辑。所有的样本子集剪辑完毕以后，在递归调用，直到没有样本被剪辑掉,没得讲，重复剪辑的效果肯定好一些。 -Th
Sample-subset-partitioning
- 近红外光谱分析中要从复杂的信息中有效地提取相关信息建立可靠的模型，选择的训练集要具有较好的代表性。目前．样本的选择方法主要包括random sampling(RS)，Kennard—Stone(KS)．sample set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)等方法 。-selecting a representative subset in NIR data using SPXY， the random sampling，and Kenn
svm
- 改进的支持向量机工具，直接输入测试集合训练集，得到训练模型的roc图像和auc值-Improved support vector machine tools, direct input test set training set, obtain training model roc images and auc values
INEX07-XER-testing.tar
- 是2007INEX任务中实体排序任务中的训练集-Sort of entity is 2007INEX mission task of training set
AdaBoost
- 一篇在人脸检测时用于训练反面训练集的文章，可以-A face detection in the negative training set for training the article, you can see
LBGVQ_wgy
- LBG矢量量化C/C++语言实现（可执行） LBG是经典的矢量量化算法，通过对训练集的分析，生成适量量化使用的码本。 实现过程简单明了，就一个CPP文件。-LBG VQ C/C++ language (executable) LBG is a classic vector quantization algorithm, the analysis of the training set to generate code used to quantify the amount. Imp
k1
- 使用KNN算法编辑的分类程序，压缩包里包含训练集和测试集-the classifier programed with KNN algrothm. can be used in database.
traingface
- 关于面部的图像资料,可以作为用于面部识别的训练集和识别样本-On the face of the image data can be used as training set for face recognition and identification of samples
SVM
- 用于各种分类的支持向量机matlab程序，可自定训练集和验证集数量-lib-SVM matlab program
ELM
- 训练集/测试集产生 load spectra_data.mat 随机产生训练集和测试集 temp = randperm(size(NIR,1)) 训练集——50个样本 P_train = NIR(temp(1:50),:) T_train = octane(temp(1:50),:) 测试集——10个样本 P_test = NIR(temp(51:end),:) T_test = octane(temp(51:end),:) N = si
Matlab_Toolbox_adaboostAlgorithm
- 提供了adaboost Algoritm的工具箱，该算法是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。 -Adaboost is an iterative algorithm, the core idea is the same training set for training the different classifiers (weak classifier), then these weak