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搜索资源 - pattern classifier
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SVM分类器,关键是对信号进行分类，是模式识别的必备宝典-SVM classifier, the key is to classify the signal is essential for pattern recognition Collection
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模式识图像处理，用线性分类器实现，判别分类标准-Pattern recognition image processing, linear classifier achieved, identification and classification standards
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线性分类器设计：包括感知机算法，最小二乘法，线性SVM算法（模式识别作业）-Linear classifier design: including perceptron algorithm, least squares, linear SVM algorithm（ pattern recognition task）
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pattern recognition ，knn classifier-pattern recognition ，knn classifier
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模式识别 作业 实现自动产生样本，并用最近距离法，贝叶斯分类，Parzen窗概率密度估计-Pattern recognition operations automatically generate the sample, and with the recent distance method, Bayesian classifier, Parzen window probability density estimation
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模式识别作业实现感知器，BP分类器及异或门-Pattern recognition operations to achieve perceptron, BP classifier and XOR gates
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MATLAB 模式识别的小程序，最小错误率Bayes分类器的设计与检验等-MATLAB pattern recognition applet, Bayes minimum error rate classifier design and inspection
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程序是基于贝叶斯最小错误率的分类器的设计，真确率达到98 ，学习模式识别的很好的程序-Program is based on the Bayes minimum error rate classifier design, true rate of 98 , a good learning pattern recognition program
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分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
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基于SVM的分类器，它像多沉感知器一样，可以用于模式分类和多层回归！-Based on SVM classifier, it more like heavy perceptron as, can used for pattern classification and multi-layer return!
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基于二叉树的多类分类器识别，是模式识别中的基础，对二叉树进行了描述。-Binary tree-based multi-classifier recognition, pattern recognition is based on the binary tree is described.
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感知器算法的分类器，学模式识别的可以看看，可以实现2维向量的线性分类-Perceptron classifier algorithm, learning pattern recognition can see, you can achieve 2-dimensional vector of linear classification
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经典的距离分类器，采用欧氏距离作为量度，初学模式识别的同学也能看懂-The classic distance classifier, using Euclidean distance as the measure, Pattern Recognition beginner students can understand
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function mean = ml_mean(data)
Calculate the maximum likelihood estimation of the mean
Written by Christiaan M. van der Walt
Meraka Institute
More resources available at http://www.patternrecognition.co.za
Reference:
C.M. van d
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用于模式识别的人脸识别方法，特征提取以及分类器改进-Face recognition method for pattern recognition, feature extraction and classifier improvement
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模式识别 二维高斯随机数 fisher线性分类器-Two-dimensional Gaussian random number pattern recognition fisher linear classifier
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此为模式识别中的Fisher线性判别方法求分类器。进行了男、女错误率和总错误率的统计。
全部程序流程如下：
1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本均值m1和内离散度S1；
2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本均值m2和内离散度S2；
3、求最佳变换向量和阀值点；
4、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M；
5、把最佳变换向量和阀值点、x代入判别方程g（x）；
6、对本判别的错误率进行
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用于模式识别及人工智能方面的理论工具书，书中介绍了一些典型的特征提取方案及模式分类算法，以及各种神经网络分类器的训练等。-Theoretical tool for pattern recognition and artificial intelligence book, the book describes the typical feature extraction scheme and pattern classification algorithms, as well as a varie
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这个是基于matlab制作的KNN 识别器的写法-This is K-Nearest Neighbour classifier used in pattern recognition.
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详细介绍了Fisher分类器的基本原理以及应用，是模式识别学习不错的资料-Described in detail the basic principles and application of the Fisher classifier is a pattern recognition learning good information
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