说明：针对二维三类问题 ，画出三类的类条件概率曲面，及投影到二维空间的同概率轨迹及决策曲线。matlab仿真

说明：内含ORL人脸库（训练样本和测试样本），使用cvx计算，含cvx软件包，在matlab中简单安装cvx即可使用。使用SVM分类器进行分类，识别率可达88%以上。

说明：这是我的项目，我试图钢铁故障由KNN和高斯分类器进行分类。数据取自URI资源库和预处理起。

matlab

说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

matlab 识别 统计 模式

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

matlab 分类 svm 人脸

说明：提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上, 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

matlab 识别 字体 手写 支持 向量

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

matlab 神经网络 函数 knnclassify knnevaluate

说明：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的回归问题。