说明:非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
说明:Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 :首先给出弱学习算法和样本空间(工, y) ,从样本空间中找出 m 组训练数据,每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个...
说明:基于树形图的支持向量机(D-SVM)对数据集进行训练和执行多类分类。两个主要功能是:Train_DSVM:这是用于训练的功能Classify_DSVM:这是用于D-SVM分类的函数
说明:用超球面支持向量机进行多类分类,每个超球面覆盖一个类-Hypersphere support vector machines using multi-class classification
说明:纹理分析的图像分析非平凡的一部份。不同的纹理图像的分类必须旋转等各种参数的鲁棒性。在此代码中使用的解决方案是局部二进制模式 (LBP) 修改具有旋转不变性,因为它代表了复杂性和性能之间最好的折衷办法。纹理分析应该是理想的情况是不变的观点。一种好的纹理分类算法时,必须考虑到几个方面。他们当中包括照明、...
说明:一种基于页面聚类和排序算法的多元搜索引擎改进方案(read)