基本信息
源码名称:模式识别Matlab源码
源码大小:0.35M
文件格式:.rar
开发语言:MATLAB
更新时间:2022-10-26
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源码介绍
模式识别Matlab源码
.
├── 模式识别Matlab源码
│ ├── ADDC.m
│ ├── AGHC.m
│ ├── About.bmp
│ ├── Ada_Boost.m
│ ├── BIMSEC.m
│ ├── Backpropagation_Batch.m
│ ├── Backpropagation_CGD.m
│ ├── Backpropagation_Quickprop.m
│ ├── Backpropagation_Recurrent.m
│ ├── Backpropagation_SM.m
│ ├── Backpropagation_Stochastic.m
│ ├── Balanced_Winnow.m
│ ├── Bayesian_Model_Comparison.m
│ ├── Bhattacharyya.m
│ ├── C4_5.m
│ ├── CART.m
│ ├── CARTfunctions.m
│ ├── Cascade_Correlation.m
│ ├── Chernoff.m
│ ├── Classification.txt
│ ├── Competitive_learning.m
│ ├── Components_with_DF.m
│ ├── Components_without_DF.m
│ ├── DSLVQ.m
│ ├── Deterministic_Boltzmann.m
│ ├── Deterministic_SA.m
│ ├── Deterministic_annealing.m
│ ├── Discrete_Bayes.m
│ ├── Discriminability.m
│ ├── EM.m
│ ├── Exhaustive_Feature_Selection.m
│ ├── Feature_selection.txt
│ ├── FindParameters.m
│ ├── FindParameters.mat
│ ├── FindParametersFunctions.m
│ ├── FishersLinearDiscriminant.m
│ ├── GaussianParameters.m
│ ├── GaussianParameters.mat
│ ├── Genetic_Algorithm.m
│ ├── Genetic_Culling.m
│ ├── Genetic_Programming.m
│ ├── Gibbs.m
│ ├── HDR.m
│ ├── Ho_Kashyap.m
│ ├── ICA.m
│ ├── ID3.m
│ ├── Infomat.m
│ ├── Information_based_selection.m
│ ├── Interactive_Learning.m
│ ├── Kohonen_SOFM.m
│ ├── LMS.m
│ ├── LS.m
│ ├── LVQ1.m
│ ├── LVQ3.m
│ ├── Leader_Follower.m
│ ├── LocBoost.m
│ ├── LocBoostFunctions.m
│ ├── Local_Polynomial.m
│ ├── MDS.m
│ ├── ML.m
│ ├── ML_II.m
│ ├── ML_diag.m
│ ├── Marginalization.m
│ ├── Minimum_Cost.m
│ ├── MultipleDiscriminantAnalysis.m
│ ├── Multivariate_Splines.m
│ ├── NDDF.m
│ ├── NLCA.m
│ ├── NearestNeighborEditing.m
│ ├── Nearest_Neighbor.m
│ ├── None.m
│ ├── Optimal_Brain_Surgeon.m
│ ├── Other
│ │ ├── Bayes_belief_net.mat
│ │ ├── Bayesian_Belief_Networks.m
│ │ ├── Bayesian_parameter_est.m
│ │ ├── Bottom_Up_Parsing.m
│ │ ├── Boyer_Moore_String_Matching.m
│ │ ├── Edit_Distance.m
│ │ ├── Grammatical_Inference.m
│ │ ├── HMM_Backward.m
│ │ ├── HMM_Boltzmann.m
│ │ ├── HMM_Decoding.m
│ │ ├── HMM_Evaluation.m
│ │ ├── HMM_Forward.m
│ │ ├── HMM_Forward_Backward.m
│ │ ├── HMM_generate.m
│ │ ├── Naive_String_Matching.m
│ │ ├── Newton_descent.m
│ │ ├── ROCC.m
│ │ ├── Stochastic_Regression.m
│ │ ├── contents.m
│ │ ├── demo_fun.m
│ │ ├── gradient_descent.m
│ │ ├── high_histogram.m
│ │ ├── mean_bootstrap.m
│ │ ├── mean_jackknife.m
│ │ ├── sample_hmm.mat
│ │ └── sufficient_statistics.m
│ ├── PCA.m
│ ├── PNN.m
│ ├── Parzen.m
│ ├── Perceptron.m
│ ├── Perceptron_BVI.m
│ ├── Perceptron_Batch.m
│ ├── Perceptron_FM.m
│ ├── Perceptron_VIM.m
│ ├── Perceptron_Voted.m
│ ├── Pocket.m
│ ├── Preprocessing.txt
│ ├── Projection_Pursuit.m
│ ├── RBF_Network.m
│ ├── RCE.m
│ ├── RDA.m
│ ├── README.txt
│ ├── Relaxation_BM.m
│ ├── Relaxation_SSM.m
│ ├── SOHC.m
│ ├── SVM.m
│ ├── Scaling_transform.m
│ ├── Sequential_Feature_Selection.m
│ ├── Stochastic_SA.m
│ ├── Store_Grabbag.m
│ ├── Stumps.m
│ ├── Whitening_transform.m
│ ├── calculate_error.m
│ ├── calculate_region.m
│ ├── classification_error.m
│ ├── classifier.m
│ ├── classifier.mat
│ ├── classifier_commands.m
│ ├── classify_paramteric.m
│ ├── click_points.m
│ ├── combinations.m
│ ├── contents.m
│ ├── datasets
│ │ ├── DHS_cover.mat
│ │ ├── DHSchapter10.mat
│ │ ├── DHSchapter2.mat
│ │ ├── DHSchapter3.mat
│ │ ├── DHSchapter4.mat
│ │ ├── DHSchapter5.mat
│ │ ├── DHSchapter6.mat
│ │ ├── DHSchapter7.mat
│ │ ├── DHSchapter8.mat
│ │ ├── DHSchapter9.mat
│ │ ├── XOR.mat
│ │ ├── chess.mat
│ │ ├── clouds.mat
│ │ ├── four_spiral.mat
│ │ └── spiral.mat
│ ├── enter_distributions.m
│ ├── enter_distributions.mat
│ ├── enter_distributions_commands.m
│ ├── feature_selection.m
│ ├── feature_selection.mat
│ ├── feature_selection_commands.m
│ ├── fuzzy_k_means.m
│ ├── generate_data_set.m
│ ├── high_histogram.m
│ ├── k_means.m
│ ├── load_file.m
│ ├── loglikelihood.m
│ ├── make_a_draw.m
│ ├── min_spanning_tree.m
│ ├── multialgorithms.m
│ ├── multialgorithms.mat
│ ├── multialgorithms_commands.m
│ ├── plot_process.m
│ ├── plot_scatter.m
│ ├── predict_performance.m
│ ├── process_params.m
│ ├── read_algorithms.m
│ ├── show_algorithms.m
│ ├── start_classify.m
│ ├── synthetic.mat
│ └── voronoi_regions.m
└── 好例子网_模式识别Matlab源码.rar
3 directories, 176 files
模式识别Matlab源码
.
├── 模式识别Matlab源码
│ ├── ADDC.m
│ ├── AGHC.m
│ ├── About.bmp
│ ├── Ada_Boost.m
│ ├── BIMSEC.m
│ ├── Backpropagation_Batch.m
│ ├── Backpropagation_CGD.m
│ ├── Backpropagation_Quickprop.m
│ ├── Backpropagation_Recurrent.m
│ ├── Backpropagation_SM.m
│ ├── Backpropagation_Stochastic.m
│ ├── Balanced_Winnow.m
│ ├── Bayesian_Model_Comparison.m
│ ├── Bhattacharyya.m
│ ├── C4_5.m
│ ├── CART.m
│ ├── CARTfunctions.m
│ ├── Cascade_Correlation.m
│ ├── Chernoff.m
│ ├── Classification.txt
│ ├── Competitive_learning.m
│ ├── Components_with_DF.m
│ ├── Components_without_DF.m
│ ├── DSLVQ.m
│ ├── Deterministic_Boltzmann.m
│ ├── Deterministic_SA.m
│ ├── Deterministic_annealing.m
│ ├── Discrete_Bayes.m
│ ├── Discriminability.m
│ ├── EM.m
│ ├── Exhaustive_Feature_Selection.m
│ ├── Feature_selection.txt
│ ├── FindParameters.m
│ ├── FindParameters.mat
│ ├── FindParametersFunctions.m
│ ├── FishersLinearDiscriminant.m
│ ├── GaussianParameters.m
│ ├── GaussianParameters.mat
│ ├── Genetic_Algorithm.m
│ ├── Genetic_Culling.m
│ ├── Genetic_Programming.m
│ ├── Gibbs.m
│ ├── HDR.m
│ ├── Ho_Kashyap.m
│ ├── ICA.m
│ ├── ID3.m
│ ├── Infomat.m
│ ├── Information_based_selection.m
│ ├── Interactive_Learning.m
│ ├── Kohonen_SOFM.m
│ ├── LMS.m
│ ├── LS.m
│ ├── LVQ1.m
│ ├── LVQ3.m
│ ├── Leader_Follower.m
│ ├── LocBoost.m
│ ├── LocBoostFunctions.m
│ ├── Local_Polynomial.m
│ ├── MDS.m
│ ├── ML.m
│ ├── ML_II.m
│ ├── ML_diag.m
│ ├── Marginalization.m
│ ├── Minimum_Cost.m
│ ├── MultipleDiscriminantAnalysis.m
│ ├── Multivariate_Splines.m
│ ├── NDDF.m
│ ├── NLCA.m
│ ├── NearestNeighborEditing.m
│ ├── Nearest_Neighbor.m
│ ├── None.m
│ ├── Optimal_Brain_Surgeon.m
│ ├── Other
│ │ ├── Bayes_belief_net.mat
│ │ ├── Bayesian_Belief_Networks.m
│ │ ├── Bayesian_parameter_est.m
│ │ ├── Bottom_Up_Parsing.m
│ │ ├── Boyer_Moore_String_Matching.m
│ │ ├── Edit_Distance.m
│ │ ├── Grammatical_Inference.m
│ │ ├── HMM_Backward.m
│ │ ├── HMM_Boltzmann.m
│ │ ├── HMM_Decoding.m
│ │ ├── HMM_Evaluation.m
│ │ ├── HMM_Forward.m
│ │ ├── HMM_Forward_Backward.m
│ │ ├── HMM_generate.m
│ │ ├── Naive_String_Matching.m
│ │ ├── Newton_descent.m
│ │ ├── ROCC.m
│ │ ├── Stochastic_Regression.m
│ │ ├── contents.m
│ │ ├── demo_fun.m
│ │ ├── gradient_descent.m
│ │ ├── high_histogram.m
│ │ ├── mean_bootstrap.m
│ │ ├── mean_jackknife.m
│ │ ├── sample_hmm.mat
│ │ └── sufficient_statistics.m
│ ├── PCA.m
│ ├── PNN.m
│ ├── Parzen.m
│ ├── Perceptron.m
│ ├── Perceptron_BVI.m
│ ├── Perceptron_Batch.m
│ ├── Perceptron_FM.m
│ ├── Perceptron_VIM.m
│ ├── Perceptron_Voted.m
│ ├── Pocket.m
│ ├── Preprocessing.txt
│ ├── Projection_Pursuit.m
│ ├── RBF_Network.m
│ ├── RCE.m
│ ├── RDA.m
│ ├── README.txt
│ ├── Relaxation_BM.m
│ ├── Relaxation_SSM.m
│ ├── SOHC.m
│ ├── SVM.m
│ ├── Scaling_transform.m
│ ├── Sequential_Feature_Selection.m
│ ├── Stochastic_SA.m
│ ├── Store_Grabbag.m
│ ├── Stumps.m
│ ├── Whitening_transform.m
│ ├── calculate_error.m
│ ├── calculate_region.m
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│ ├── classifier.m
│ ├── classifier.mat
│ ├── classifier_commands.m
│ ├── classify_paramteric.m
│ ├── click_points.m
│ ├── combinations.m
│ ├── contents.m
│ ├── datasets
│ │ ├── DHS_cover.mat
│ │ ├── DHSchapter10.mat
│ │ ├── DHSchapter2.mat
│ │ ├── DHSchapter3.mat
│ │ ├── DHSchapter4.mat
│ │ ├── DHSchapter5.mat
│ │ ├── DHSchapter6.mat
│ │ ├── DHSchapter7.mat
│ │ ├── DHSchapter8.mat
│ │ ├── DHSchapter9.mat
│ │ ├── XOR.mat
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│ │ ├── four_spiral.mat
│ │ └── spiral.mat
│ ├── enter_distributions.m
│ ├── enter_distributions.mat
│ ├── enter_distributions_commands.m
│ ├── feature_selection.m
│ ├── feature_selection.mat
│ ├── feature_selection_commands.m
│ ├── fuzzy_k_means.m
│ ├── generate_data_set.m
│ ├── high_histogram.m
│ ├── k_means.m
│ ├── load_file.m
│ ├── loglikelihood.m
│ ├── make_a_draw.m
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│ ├── show_algorithms.m
│ ├── start_classify.m
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└── 好例子网_模式识别Matlab源码.rar
3 directories, 176 files