说明：Bayes分类器和Fisher分类器的设计仿真

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说明：线性SVM算法设计分类器，对一组数据进行分类

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说明：采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。

bp-男女生 男女生分类器 神经网络设计 算法评判se-sp 女生的BP

说明：模式识别中的线性分类器的设计，包括感知机，最小二乘法和支撑矢量机的算法的matlab代码。

最小二乘法-MATLAB 线性分类器-MATLAB 线性分类器 支撑矢量机 感知机

说明：贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别

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说明：BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器，利用此方法设计出强分类器。

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说明：用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。

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说明：雷达系统分析与设计一书的部分matlab代码。《雷达系统分析与设计》是2008年由电子工业出版社编辑出版的马哈夫扎(MahafzaBassemR.美国)的电子通讯类专著。本书描述了雷达截面积、极化、匹配滤波器和雷达模糊函数及雷达波传播的最新进展，并给出了关于PRN码、多径和折射、高距离分辨率、杂波与...

雷达系统分析与设计

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：贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。

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