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...

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：基于树形图的支持向量机（D-SVM）对数据集进行训练和执行多类分类。两个主要功能是：Train_DSVM：这是用于训练的功能Classify_DSVM：这是用于D-SVM分类的函数

说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：确切的说，C4.5不是单个的算法，而是一套算法，C4.5有许多的功能，每个功能都对应着一个算法，这些功能组合起来就形成了一套算法就是C4.5。该算法的框架从根节点开始不断得分治，递归，生长，直至得到最后的结果。根节点代表整个训练样本集,通过在每个节点对某个属性的测试验证,算法递归得将数据集分成更小的...

matlab 算法 源代码 运行 决策 完美

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

matlab 项目

说明：本代码是由极限学习机创始人黄广兵教授提供的原始代码，除了算法代码本身，还有两个数据集，分别是训练数据集和测试数据集，希望能帮助到大家

说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

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说明：利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理，与训练数据集做K近邻匹配；使用5折的循环匹配；并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。

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说明：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。首先可以检测到的人脸输入到数据库中作为样本进行训练，紧接着就可以根据当前的采集到的人脸与...