1引言信息技术的发展 日新月异，极大地推动了人机交互技术的前进，使得计算机视觉在计算机识别与监控中发挥越来越重要的作用，出现了人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、年龄

为了实现肺部病症信号的匹配识别，采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和多层感知机（MLP）相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量，输入多层感知机（MLP）对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习。测试结果表明，该分类方法比极限学习机（ELM）与BP神经网络匹配精准率更高，达到91.67%。

斯坦福ML公开课笔记81

MATLAB向量化编程基础精讲 配套源程序 一本非常好的MATLAB进阶书籍，能提高个人的代码阅读能力和编程能力。

MATLAB用拟合出的代码绘图学士项目：使用Support-Vector Machines和KNN基于EEG数据对愤怒进行分类 以下存储库是学士项目期间使用的代码的枢纽。 该存储库包含用于预处理和分析EEG数据（Matlab），所有统计测试（R）和分类器（Python +）的每一行。 随着项目的进行，本文档的其余部分用作记事本。 它充满了对我们一路重要的项目，在归档项目之前不得更改。 每个脚本都包含解释性注释，以指导读者阅读代码。 线性混合效应模型 验证线性混合效应模型始终需要做两件事： 检查正常性和同质性。 构建一个所谓的“空模型”，并将混合模型的性能与此空模型进行比较。 I.混合效应模型属于参数统计技术（连同t检验和ANOVA检验）一起。 参数方法要求条件之间的差异呈正态分布，即条件A和条件B之间的差异需要近似钟形曲线。 非参数技术没有此限制-它们是“无分布的”-但是，混合模型是参数化的，因此我们需要检查差异是否实际上遵循正态曲线。 混合模型的另一个要求是数据是同质的，即就方差而言，数据集的一部分与另一部分没有很大差异。 下面描述的图检查了两者->形成了两个云，描绘了男性和女性之间

由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比，本文算法能够更充分地提取局部信息，进一步提高三维点云模型分类的准确率

torchtext的使用总结，并结合Pytorch实现LSTM 版本说明 PyTorch版本：0.4.1 火炬文字：0.2.3 python：3.6 文件说明 Test-Dataset.ipynb Test-Dataset.py使用torchtext进行文本预处理的笔记本和py版。 Test-Dataset2.ipynb使用Keras和PyTorch进行数据集进行文本预处理。 Language-Model.ipynb使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型。 使用说明 分别提供了笔记本版本和标准py文件版本。 从零开始逐步实现了torchtext文本预处理，

主要参考文献： A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2) Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory, NY: Springer-Verlag, 1995（中译本：张学工译.《统计学习理论的本质》.清华大学出版社,2000） 【说明】：该书附带介绍了很多科学研究的基本原则，很有启发、借鉴意义。

LibSVM是一款简单易用的支持向量机工具包，本资源提供libsvm历史版本下载，历史版本包括3.18-3.25

使用支持向量机进行光学字符识别.7z