搜索资源列表
K-mean
- 最近邻分类器是一个用来聚类的算法，可以用来对iris数据进行聚类-k-means is a neanest alogorim
Pattern-Recognition-ppt
- 介绍模式识别的基本概念，详述了贝叶斯，参数估计，线性分类器，神经网络，随机方法，无监督学习与聚类等-Introduce the basic concepts of pattern recognition, Bayesian detailed, parameter estimation, linear classifiers, neural networks, stochastic methods, unsupervised learning and clustering, etc.
SVM13
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 -SVM parameters optimization of neural network classifiers to enhance the performance---
prtools
- SVDD（无监督）分类器中所用到的程序集-SVDD classifier used in the assembly
BP神经网络分类器Mat程序
- BP神经网络分类器Mat程序,matlab开发环境，主要用于模式识别中的分类器的设计。-A mat procedure about BP neural network.
贝叶斯分类器
- 贝叶斯分类器设计，分参数已知和参数未知两种情况，含最大似然参数估计代码
感知分类器的MATLAB仿真源代码
- 感知器数据分类 MATLAB源代码实现 机器学习(classification machine learning)
linear programming and svm
- 线性分类器(linear classify)
RANSIC1
- ransac分类器，应用于二维点，自带检测算法(RANSAC classifier, applied to two-dimensional points, comes with detection algorithms)
knn分类
- 进行K近邻分类器的编写，与k近邻分类器的测试(K nearest neighbor classifier, and K nearest neighbor classifier test)
分类器识别
- 基于halcon，运用多层感知的分类器字符识别，和颜色识别、(Based on Halcon, multilayer perceptron classifier is used for character recognition and color recognition,)
boosting_demo
- boosting算法用于集成学习，包含多种弱分类器(Boosting algorithm is used for ensemble learning, and it contains many weak classifiers)
knn_toy
- 这是一个K近邻分类器，手动编写的一个较为简单的实现。(K nearest neighbor classifier)
min——Classifier_dist_f
- 最小距离分类器，可以用于做对比算法，人脸识别中经常用(The minimum distance classifier can be used for comparison algorithms)
svms分类器的源代码
- 支持向量机的分类，源代码，修改内容也可以实现想要的分类效果(Support vector machine classification, source code, modify the content can also achieve the desired classification effect)
test2-BP
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、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，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。(Using BP neural network to design a classifier for male and female students. The features include height, weight, whether they like mathematics, whether they like literatur
模式识别
- 简单的贝叶斯分类器，实现基于身高体重的男女性别分类(Simple Bias classifier)
bp神经网络分类
- 1. 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、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，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，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的计算可以基于平台的软件包）。(. using BP neural network to design the classifier for male and female students. The features in
SVM
- SVM分类器的matlab实现，针对提供的花的特征分类，并交叉验证(The matlab implementation of SVM classifier aims at providing the feature classification of flowers and cross validation)
线性分类器
- 该程序能够实现对于一个样本完成感知机，最小二乘法，凸优化方法解决SVM和matlab自带函数解决SVM的四种程序，并且通过修改部分参数可以完成不同效果。(The program can be achieved for a complete sample perceptron, least squares method, convex optimization method to solve SVM and MATLAB with four program function to solve th