说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...

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说明：K-S检验产生的数据是否服从指数分布。此方法可以类推其他任何分布形式的检验

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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：用朴素贝叶斯方法实现了Iris数据的分类，还附了实验报告

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说明：高斯过程是一种非参数化的学习方法，它可以很自然的用于regression，也可以用于classification。本程序用高斯过程实现分类！

高斯过程分类 高斯过程 高斯过程-分类 Gaussian-regression 高斯-分类

说明：多分类问题的支持向量机源程序一对一方法绝对可以运行

一对一--分类 支持向量机 分类 一对一 multi-class-svm

说明：基于谱聚类的新数据聚类算法，可用于一般的时间序列数据聚类及图像分割方面的应用，还包含相应的文章和算法说明。

聚类-图像分割 聚类算法 序列数据聚类 时间序列-聚类 图像谱聚类

说明：本程序实现了基于svm方法的基础上对分类样本进行模糊化处理。使其更精确

模糊SVM分类 模糊-SVM 模糊-SVM-分类 SVM 样本模糊化

说明：第一类曲面积分的计算方法

全国大学生数学竞赛

说明：第一类曲面积分的计算方法

强化学习