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FIG002
- Rosenblatt感知机Matlab实现算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的. 这个算法被提出后, 受到了很大的关注. 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置: 它是第一个从算法上完整描述的神经网络. 在20世纪60年代和70年代, 受感知器的启发, 工程师, 物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络不同方面的研究. -Rosenblatt perceptron Matlab algorithm linear classifier, an
K-means-and-Perceptron
- 该程序为matlab程序，共有三个文件，dataC.m为程序入口，实现功能对50组数据用k均值算法进行分类，再对40组数据用感知器算法训练，然后用训练得到的判别函数对剩下10组数据分类，最后与原始分类做差比较，若分类无误，则全显示为0.-Matlab program on the program, a total of three files dataC.m for program entry features 50 sets of data with k-means algorithm to
perceptron-Cpp
- 单层感知器算法，用于实现线性分类的重要算法-Single-layer perceptron algorithm
perceptron
- 基于VC++实现感知器模式识别，并用OPENGL显示分类结果-The perceptron Pattern Recognition based VC++ OPENGL classification results
Perceptron-Approach-with-matlab-
- 用matlab软件编写感知器算法，实现对样本的分类，样本点为X1(0，0)，X2(0，-1)，X3(-1，0)，X4(-1，-1) -Perceptron Approach with matlab
artifical-nerual-network
- 人工神经网络感知器，利用样本点训练网络并绘出得到的分类线-artifical nerual network
perception_two
- 对两类的问题采用感知器算法进行分类，该方法能够有效的计算出代价函数-Two types of problems with the perception algorithm for classification, this method can effectively calculate the cost function.
pattern-recognizer
- 用matlab软件编写感知器算法，实现对样本的分类，样本点为X1(0，0)，X2(0，-1)，X3(-1，0)，X4(-1，-1) X1,X2属于第一类，X3、X4属于第二类；（编程） X1、X4属于第一类，X2，X3属于第二类；（计算）-Perceptron Algorithm matlab software, to achieve the classification of samples, sample points X1 (0,0), X2 (0,-1), X3 (-1,0
perceptron
- 模式识别-梯度下降法特例的感知器算法的Matlab实现，实现两类线性分类。-Pattern-Recognition，The perceptron algorithm based on MATLAB
Neural-network-classified
- 神经网络系统，关于感知器程序，对如下输入、输出样本进行分类，输入样本如下： 所对应的输出的10组二元目标矢量为： -Neural network system perceptron procedures classified as input and output samples and input samples as follows: corresponding to the output of the 10 groups of the binary target vector:
perception_
- 是用神经网络中的感知器进行分类的程序，并给出了图形显示的结果-A program to classify with the perceptron in the NN,and the result is given in the form of chart.
final2cop
- matlab用bp神经网络分类信号，采用多层感知器的神经网络，有隐含层5个节点-matlab bp neural network classification signal, the use of Multilayer Perceptron neural network hidden layer nodes
ganzhiqi
- 感知器程序 感知器的分类器的设计 matlab程序-Perceptron procedure perceptron classifier design matlab program
mssb
- 实现贝叶斯分类器的设计，以及感知准则分类器设计-Design and implementation of design Bias classifiers achieve Bias classifier
PerceptronLearningRule_2
- 單個感知器神經元學習程序.当被分类的模式线性可分时，单神经元可对所有模 式正确分类。-Single neuron perceptron learning process when the linear model can be classified timeshare, single neuron can correctly classify all modes.
Pattern-Recognition2
- 清华模式识别第二次作业，采用dataset2.txt 数据作训练样本，采用身高与体重特征进行性别分类，建立最小错误贝叶斯分类器；2、采用身高体重数据作为特征，以 dataset2.txt 作为训练数据，用 Fisher 线性判别方法设计分类器；3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法，进行上述的分类实验；-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
perception
- 感知器实现分类器设计，对点进行分类。只可以进行线性分割。-perception classification.linear classification.
stu_release_test
- matlab实现的线性分类器，采用了感知器算法，和聚类算法。-matlab achieve linear classifiers using the perception algorithm, and clustering algorithms.
recepton
- 采用单神经元结构感知器对两类样本进行分类-A single neuron structure Perceptron classify two types of samples
Perceptron_GD
- 用matlab实现了感知器，是机器学习中的一个分类器。代码中加有注释，可以方便阅读和理解。是新手学习借鉴的资料。-Using matlab realize the sensor is a machine learning classifier. Code plus a note, you can easily read and understand. A novice to learn from data.