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用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。-Half of the data used by ANN-BP algorithm design classifier, the other half of the data used to test the classifier performance.
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局部最小距离分类器，性能高于knn分类器，matlab环境下，可直接调用-Local minimum distance classifier, classifier performance than knn, matlab environment, can be called directly
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贝叶斯分类器的设计，其中包括协方差相等与不等时的两类情况，分类效果很好-Bayesian classifier design, including equal and unequal covariance of two categories, very good classification performance
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分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。-Perceptron algorithm were used, the least square error algorithm, linear SVM classifier algorithm, respectively, making face paint, and compare performance.
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ANN-BP分类器设计，用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。-ANN-BP classifier design, with half of the data using ANN-BP algorithm design classifier, the other half of the data used to test the classifier performance.
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贝叶斯分类器设计。 对两组数据（学生的英语成绩）的分类-Bayesian classifier design. On two sets of data (student performance in English) classification
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a good algorithm for classification performance improvement (use PCA and LDA respectively and then implement the resulted data set into your classifier)
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用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。-Use Parzen Wi
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SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier
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SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能,模型精度较高-SVM neural network classifier parameter optimization--- to enhance performance, high accuracy of the model
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this paper has used gabor filter for feature extraction and for feature reduction PCA+LDA has been used. for classification minimum distance classifier is used. PCA+LDA shows better performance than PCA or LDA alone
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this paper has used two algorithms i.e local binary pattern and Log gabor filter for facial expression recognition.SVM and MDC are used as a classifier.Log gabor filter showed better performance than Local binary patter
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Nowadays security becomes a most important issue regarding a spoof attack. So, multimodal biometrics technology has attracted
substantial interest for its highest user acceptance, high security, high accuracy, low spoof attack and high recognition
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用最大似然估计训练分类器，用Train.txt里的数据进行训练，用Test.txt的数据进行性能检测-Use the maximum likelihood estimation training classifier, use the data in Train.txt to train the classifier and use the data in Test.txt to test the performance of the classifier
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采用GMM模型并用EM算法训练分类器，用Train.txt里的数据进行训练，用Test.txt的数据进行性能检测-Using GMM classifier model and EM training algorithm to train the classifier, use the training data in Train.txt to train the classifier and use the data in the Test.txt to test the perform
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用MCE算法训练分类器，用Train.txt里的数据进行训练，用Test.txt的数据进行性能检测-Use MCE training algorithm of MCE to train the classifier, use the training data in Train.txt to train the classifier and use the data in the Test.txt to test the performance of the classifier
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1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
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2采用PCA对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征提取（自己设定选取的特征个数），并基于所得到的特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。-2 using PCA for boys and girls in the sample data height, weight, like math, like literature, like sports, like common pattern rec
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采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。-Using SVM classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight
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采用决策树设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。-Decision tree classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight, whether
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