搜索资源列表
Naive-Bayesian-Classifier
- 基于matlab朴素贝叶斯分类，很好的例子-Naive Bayes classifier based on matlab,
bp
- 能快速的使用lssvm去做多分类和回归，能高效的调用matlab函数库-Can quickly use classification and regression libsvm do more to efficiently call matlab function library
DAGSVM
- 这是一个多分类程序，采用DAGSVM的方法，可用于初学者参考学习。(it's a matlab code for a multi-class SVM,which designed by DAGSVM. It is usefull for learners study .)
siamese-fc-master
- 深度学习中的孪生网络 matlab编码，可以进行很好的分类(Depth learning in the twin network matlab coding, can be a good classification)
非线性分类器设计
- 非线性分类器设计—支持向量机 matlab程序运行 非线性支持向量机（SVM）的原理、核函数类型 libSVM工具箱安装的一般流程(Nonlinear classifier design support vector machines)
knn_Wine-master
- 对于KNN算法对于wine数据集的分类，用matlab语言编写(The classification of the KNN algorithm for the wine data set)
纹理特征
- 该算法实现了基于纹理特征的稀疏表示分类，代码注释清晰，容易理解(The algorithm implements the sparse representation based on texture features, and the code is clear and easy to understand.)
贝叶斯判决
- 假定某个局部区域细胞识别中正常w1和非正常w2 两类先验概率分别为： 正常状态：P(w1)=0.9 ； 异常状态：P（w2）=0.1 。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为： -2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布