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matlab
- 三个遗传算法的matlab实现，可以用在一些分类器设计方面-the implementation of the GA
ANN-BP
- 对“data2.m”数据，用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。-The "data2.m" data, which half of the data using the ANN-BP algorithm design classifiers, the other half of the data used to test the classifier performance.
SVM_Nonlinear3
- 对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。采用三套核函数，并且比较不同核函数的结果。-To "data3.m" data, which half of the data using nonlinear SVM classification algorithm design and draw the decision-making surface, the other half of the data used to tes
weixingphoto_check_ssdut
- bayes分类器在卫星图片中实现对地形地势的分析分类-bayes classifier in the satellite image analysis classification of the topography, color photographs will be converted to a binary image, the edge method to get the final classification results
lcjyby
- 结合遗传算法和SVM分类器方法对特征基因进行筛选-Combined with genetic algorithm and SVM classifier feature gene screening
BP
- 对“data2.m”数据，用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。-The " data2.m" data, which half of the data using the ANN-BP algorithm design classifiers, the other half of the data used to test the classifier performance.
pattern-recognition-simulation
- 将分类器设计问题转化为求准则函数极值的问题了，就可以利用最优化技术解决模式识别问题-Linear discriminant function-Fisher linear discrimination
onTextCategorization
- 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增 益IG、互信息MI、V2分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征
corporate-financial-early-warning
- 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模-Based on the BP_Adaboost strong classifier design- corporate financial early warning model
improve-performance-of-classifie
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameters optimization, improve the performance of the classifier
ProjectPenalty
- 一种无损降维的方法论文，使用投影惩罚和核函数进行分类器的训练选择-A nondestructive method of dimensionality reduction papers, projection punishment and the kernel function classifier training options
nan
- 朴素贝叶斯方法的文本分类器方法的研究源码-Study the source code of the Naive Bayes method of text classification methods
libsvm-3.0
- svm3.0 svm分类器 官方svmlib3.0资料-svm3.0 svm the classifier official svmlib3.0 information
AdaBoost
- 这是一本介绍AdaBoost算法的资料。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器-This is an introduction AdaBoost algorithm information. Adaboost is an iterative algorithm, the core idea for a training set of different classifiers (weak cl
Bayes
- 一种贝叶斯分类器，用matlab写成，可用于实现贝叶斯分类-A Bayesian classifier, languages can be used to implement the Bayesian classifier using matlab
based_on_bayes_decsion_theory
- 基于贝叶斯决策理论的最小错误率和最小风险分类器设计。-Minimum error rate and minimum risk classification based on Bayesian decision theory.
multi-class-problem
- 将多类别问题分解成多个二类别问题是解决多类别分类问题的常用方式。传统one against all（OAA）分解方式的性能更多的依赖于个体分类器的精度，而不是它的差异性。本文介绍一种基于集成学习的适于多类问题的神经网络集成模型，其基本模块由一个OAA方式的二类别分类器和一个补充多类分类器组成。测试表明，该模型在多类问题上比其他经典集成算法有着更高的精度，并且有较少存储空间和计算时间的优势。-Decompose multi-class problem into multiple binary cl
knn
- K近邻分类器，用于模式识别等领域，该程序短小精悍，适合与ANN和SVM进行比较研究，本人多篇论文用到，效果较好。-K-nearest neighbor classifier is often used in pattern recognition and other fields. It is suitful for a comparative study with ANN and SVM. I have published some papers used the code. The effe
028
- 模式识别Bayes分类器 基于多元正态概率模型-Bayes classifier based on pattern recognition of multivariate normal probability model
svm
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier