说明：本算法基于颜色和计算复杂度相对比较低的LBP纹理特征对道路图像进行特征提取，训练集提取出来的特征作为SVM的训练输入，测试集提取出的特征作为SVM分类的输入，最终的输出结果就是道路检测的结果，本算法使用的是KITTI数据集。
说明：这是决策树分类的的最经典的源码，同学们可以在此基础上学习和修改，入口程序已经写好，需要其他方法可以自己添加，其中Predict和train分别代表训练集算法和预测算法，数据集没放。但是可以处理一般的问题。供大家修改和使用！！！
说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中...
说明：是路径规划的实用方法，计算多重分形非趋势波动分析，实现串口的数据采集，包括四元数的各种计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，数值分析的EULER法。
说明：经典流形学习代码：ISOMAP，用于数据的前期预处理，通过该函数寻找数据的内在结构，然后再在该映射后的上咀上做进一步操作，如分类，回归等。通过在软件工程数据上进行实验，结果显示ISOMAP比PCA效果要好。大家可以放到自己的数据集上测试下
说明：基于欧几里得距离的聚类分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用于信号特征提取、信号消噪，旋转机械二维全息谱计算，DSmT证据推理的组合公式计算函数，用于建立主成分分析模型。
说明：通过引入折衷加权模糊因子和核度量，提出了一种改进的模糊C均值（FCM）图像分割算法。折衷加权模糊因子同时依赖于所有相邻像素的空间距离和它们的灰度差。利用该因子，新算法可以准确估计相邻像素的阻尼程度。为了进一步增强其对噪声和离群点的鲁棒性，我们在其目标函数中引入了核距离测度。该算法根据采集数据点的距离...
说明：D-S证据理论数据融合，一个师兄的毕设，采用累计贡献率的方法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，课程设计时编写的matlab程序代码，是机器学习的例程。