说明：这是关于BP神经网络的源程序,用于两类线性可分的数据的分类-on Neural Network source for the two types of linear separability of the data classification

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说明：Bayes分类器和Fisher分类器的设计仿真-Bayesian classifier and Fisher classifier design simulation

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说明：图像检索的查询和使用，利用SVM进行分类后，分类，朴素贝叶斯和决策树分类器性能的措施比较。

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说明：本实验采用mnist数据库，对手写数字用SVM的方法进行分类。采用数据库的形式为mnist_all.mat，这种形式的数据库只有data没有label，所以我自己对它处理一下给test0-test9和train0-train9加上0-9的label。最后用SVM的方法进行分类，得出分类准确率

matlab 分类 svm 数据库 mnist 基于 实现

说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

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说明：随机森林分类器算法的应用，包含分类例子和回归例子。

随机森林 分类器 randomforest 分类算法 随机森林回归

说明：基于matlab的支持向量机多分类器train。

多分类 classifier 分类器 matlab多分类 train

说明：对类别不平衡的分类问题的几种算法实现，包括PNN，smote，BP-AdaBoost。

类别不平衡 不平衡分类 pnn-adaboost adaboost--matlab Bp—adaboost

说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：用matlab实现的贝叶斯分类，对x进行了分类，其中可以自行的输入x看分类是否正确。

贝叶斯分类