说明：这是模式识别经典的感知器算法，算法输入两类模式，行表示样本，进行分类，输出为类别标签，参照的算法为蔡元龙老师1986年出版的《模式识别》中的算法流程，对初学者很有帮助。

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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，主要是基于mtlab的程序，使用起来非常方便，这个有中文注释，看得明白，一种流形学习算法（很好用），鲁棒性好，性能优越。

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说明：真的是一个好程序，各种资源分配算法实现，鲁棒性好，性能优越，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，模式识别中的bayes判别分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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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,可以动态调节运行环境的参数，最小二乘回归分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，重要参数的提取。

说明：采用SVM支持向量机，对5种故障进行分类诊断，程序可实现判断故障是否发生，并发生的故障类型进行诊断，根据故障数据分析故障类型，相比于传统神经网络算法具有更强的小样本数据分类能力。

说明：这是LIBSVM的源代码包  打开过后仔细阅读readme  然后利用模型的语句对样本训练，接着用测试语句测试模型的准确度

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说明：基于分类树的分类，与神经网络相比算法简单，分类结果看数据大小和样本集而定。简单易行的图像处理，对于初学者非常实用。

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说明：样本预测短期使用遗传算法 （GA） 的反向传播神经网络 （BPNN），然后优化权重和偏置的日常活动。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

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说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用混沌与分形分析的例程，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

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