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AdaBoost, Adaptive Boosting, is a well-known meta machine learning algorithm that was proposed by Yoav Freund and Robert Schapire. In this project there two main files
1. ADABOOST_tr.m
2. ADABOOST_te.m
to traing and test a user-coded learnin
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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A basic PCA classifier is provided here for a two class classification problem.
An example is given, with some multimodal MRI scans from Multiple Sclerosis patients, in which the brain lesions of two patients are annotated and in the third are dete
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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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带参数的二次规划支持向量分类机，核函数的用处。-least-square support vector machine classification problem matlab code，functional margin，geometric margin，optimal margin classifier，Kernels
feature mapping
Regularization and the non-separable case
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关于粒子群算法对已SVM分类问题的参数寻优方法，可以参考-Particle swarm algorithm about the parameters of the classification problem has SVM optimization method, can reference
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一个matlab的SVM向量机程序。解决SVM分类问题。-A Matlab SVM vector machine program. To solve the SVM classification problem.
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bp神经网络分类问题应用于识别四类语音信号-bp neural network classification problem applications
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聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法-Clustering analysis is also called group analysis, which is the study of (samples or indexes) classification problem a method of statistical analysis is also an important algorithm of data mining
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本程序描述了无导师学习的神经网络用于一般的分类问题-This procedure describe no mentor learning neural network used for general classification problem
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关于机器学习的matlab范例，最好多执行，尤其可以通过一段一段的执行脚本来更好地理解机器学习是如何处理经典问题的-MachineLearning.m is the main scr ipt that needs to be d. You can this scr ipt section-by-section.
It demostrates the use of different machine learning techniques for a classification pr
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Fisher模式识别问题的困难之一是维数问题，低维特征空间的分类问题一般比高维空间的分类问题简单。因此，人们力图将特征空间进行降维，降维的一个基本思路是将d维特征空间投影到一条直线上，形成一维空间-One of the difficulties Fisher pattern recognition problem is the dimension of the problem, classification of low-dimensional feature space is generall
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The combination of Back Propagation Neural Network and Fuzzy Theory for Classification problem.
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采用单一感知器神经元解决一个简单的分类问题:将二维平面上的四个输入矢量分为两类,其中两个矢量对应的目标值为1,另两个矢量对应的目标值为0-Single perceptron neuron solve a simple classification problem: the four input vectors are divided into two categories on the two-dimensional plane, wherein the two vectors correspo
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实验一：基于LMS算法的“苹果-橘子”分类问题
实验二：基于LMS算法的T-G-F字符识别问题
通过以上两个实验，了解ADALINE网络的结构及计算机制，掌握LMS算法，并会利用该算法来解决简单的模式分类问题。1， 学习ADALINE网络的基本结构及其学习机制，并在Matlab中实现
2， 分别对上述两类分类问题进行实现，并根据实验结果完成实验报告
-Experiment 1: Based on LMS Algorithm Apple- Orange classificati
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这是一个苹果梨分类问题，根据辨识的特点区分出苹果和梨-This is a classification problem apple pear, apple and pear distinguished according to the characteristics of identification
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In this method voice activity detection (VAD) is formulated as a two class classification problem using support vector machines (SVM). The proposed method combines a noise robust feature extraction process together with SVM models trained in differen
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神经网络三分类问题，有详细的文字说明，需要的可以看一下，欢迎讨论-Three neural network classification problem, a detailed descr iption, may need see, welcome to discuss
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用于求解支持向量机的二分类问题，对于现实问题进行预测分类-For solving SVM binary classification problem, for reality to predict classification
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使用支持向量机算法对二分类问题进行预测，实现大数据分析的目标。(Support vector machine algorithm is used to predict the two classification problem, and achieve the goal of large data analysis.)
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