说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：支持向量机，用于图像分类分割，目标检测识别，人工智能信息处理

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说明：资源描述关于SVM（支持向量机的好实例），该实例是使用SVM算法对葡萄酒的种类数据进行分类和识别，代码中有相关的注释，是学习SVM的好的实例模板

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说明：LVQ学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督的学习方法的输入前向神经网络，其算法是Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ学习向量量化神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用网络结构输入层，竞争层，线性输出层当某个模式被送入网络时，与输入模式最近的竞争层神经元被激活，神经元状态为1，而其...

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说明：包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,信号维数的估计，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，有小波分析的盲信号处理，采用热核构造权重，光纤无线通信系统中传输性能的研究。

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说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。

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说明：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。

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说明：bp神经网络算法，用于分类，识别，很不错

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说明：资源描述AdaBoost算法是机器学习中的一种重要的特征分类算法，常用于特征选择和特征加权。在表情识别中常需要利用AdaBoost算法对多尺度、多方向的高维Gabor复制图像进行筛选。

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说明：正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。

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