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bayesian
- 贝叶斯分类器设计，基于VC编写的，非常好
bayes
- 用matlab完成基于最小错误率的贝叶斯分类器的设计-Done with matlab error rate based on the minimum design of Bayesian classifier
question1
- 最小错误率的贝叶斯分类器设计matlab代码实现-Bayes minimum error rate classifier design matlab code
Bayes
- 贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。-Bayesian classification experiment is designed to be simple linear classifier, know the basic methods of pattern recognition. Master the use of Bayesian classifier design formula method.
work_for_pattern_recognition
- 通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
bayes
- 贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别-Bayesian classifier design and implementation of a very good application, face recognition can be achieved in the above
bayescode
- 一种自己设计的贝叶斯分类器,具有一定的参考价值-A kind of self-designed Bayesian classifier, with some reference value
BayesClassification
- 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
FullBNT-1.0.4
- 比较全面的贝叶斯工具箱，包含贝叶斯分类器等的设计等-bayes tools box
bayes_fenleiqi
- 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
matlab
- 这是另一个matlab的贝叶斯分类器设计，可用作作业用-This is another matlab Bayesian classifier design can be used as operating with
Pattern-recognition
- 《模式识别》，是本人用matlab语言编程来实现贝叶斯分类器的设计-" Pattern recognition" is a programming language I use matlab to implement Bayesian classifier design
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
bayes2
- 最小风险贝叶斯决策 模式识别 贝叶斯分类器设计-Minimum risk Bayesian decision pattern recognition Bayesian classifier design
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
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
贝叶斯分类器设计
- 利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。
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
贝叶斯分类器
- 该程序能够实现对两种样本进行贝叶斯分类，并且能够通过旋转观察两类的三维图，还能够画出超平面，更加直观的观察两类的分类。(The program can realize the Bayesian classification of two kinds of samples, and can be observed by rotating the 3D figure two class, also can draw a plane, the classification of the two cla