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贝叶斯和Fisher分类器的matlab源程序
- 基于Bayes和fisher的分类器，便于对通一批数据比较两个分类器的分类结果标有注视，简单易懂，用于初学者入门使用
贝叶斯分类器 java
- 可以通过训练 对单个文件进行贝叶斯文本分类
Di
- 贝叶斯bayes算法分类器诊断程序-Bayesian classifier diagnostic procedures
task description & data for assignment 2
- 利用贝叶斯算法实现的分类器-algorithm using Bayesian classifier
matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；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,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L tran
Hamming_NN
- Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．-Hamming neural netwo
ViSurvPostureClassification
- 基于水平垂直投影图的人体动作分类器，贝叶斯分类方法，含样本图。可对视频文件实时检测，基于opencv库-Based on the level of the vertical projection of human action classification, and Bayesian classification methods, including sample plans. Video files can be real-time
NaviveBayesClassify
- 基于朴素贝叶斯文本分类器 可进行简单的文本分类-Based on Naive Bayes text classification can be simple text classification
bayes
- 贝叶斯分类和后面的线性、非线性分类器属于有监督学习。 -Bayesian classification and the back of the linear, non-linear classifier belong to supervised learning.
Mail
- 可连接163,126和qq邮箱，获取邮箱中的邮件，根据贝叶斯分类器的的学习识别获取到的垃圾邮件。-This program connects to 163, 126 or QQ mailbox to obtain the email, and recognizes the spam based on the learning result by Bayes Classifer.
Bayes
- 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，本文详细介绍贝叶斯分类器，使用贝叶斯分类器对样本进行训练分类，得到良好分类结果，并对分类结果进行分析。-Principle of Bayesian classifiers is through prior probability of an object, the paper describes Bayesian classifier, Bayesian classifier using t
naivebayes
- 已调试好的基于贝叶斯判别的手写体数字识别的matlab实现，包括样本图片的预处理、创建朴素贝叶斯分类器对象和检验判别效果的程序源代码大全-failed to translate
Kuschner-BayesianNetwork-feature
- Kuschner论文，贝叶斯网络方法在质谱数据特征选择。其中关于机器学习中贝叶斯分类器部分有完整原理分析，可以用于认知无线电网络的频谱感知等新领域。含有matlab程序大于100页，子函数很多。-Kuschner paper, Bayesian network methods of feature selection in mass spectrometry data. One of the Bayes classifier machi
naiveByes
- 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。(The simple Bias classifier is based on a simple assumption that attributes are independent of each other when given the target value)
模式识别第一次作业
- 1． 用 dataset1.txt 作为训练样本，用dataset2.txt 作为测试样本，采用身高和体重数据为特征，在正态分布假设下估计概率密度（只用训练样本），建立最小错误率贝叶斯分类器，写出所用的密度估计方法和得到的决策规则，将该分类器分别应用到训练集和测试集，考察训练错误率和测试错误率。将分类器应用到dataset3 上，考察测试错误率的情况。(1. using dataset1.txt as training samples
模式识别分类器
- 贝叶斯识别，可对图像数据进行分类的算法，其中包含5个m文件(Bias recognition, image data can be classified algorithm, which contains 5 m files)
BP神经网络+最小距离分类器
- BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)
朴素贝叶斯源码
- 朴素贝叶斯分类器用Python实现，基础代码适合初学者(Naive bayes classifier is implemented in Python, and basic code is suitable for beginners)
byaes
- 与大家分享各种类型贝叶斯分类器，传统贝叶斯分类器(Traditional Bayesian classifier,Bayes_example)
Sciprts
- 用 dataset3 作为训练数据，用 dataset4 作为测试数据，采用不同的特征、训练样本数、分类方法进行比较实验，观察、分析实验结果的异同。 训练分类器的方法为最小错误率贝叶斯分类器（假设正态分布，先验概率各 50%）。使用Bayesscr ipt.m运行代码。(Using dataset3 as training data, dataset4 is used as test data, and different charac