通过图像HOG特征提取描述和SVM线性分类器的训练学习，得到对自定义对象的检测模型。内含两个自定义对象的正负样本图像和测试图像可供测试。
2021-08-03 22:26:30
53.59MB
1
含实验报告。
采用最小平方误差判别（MSE），对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。
在线性不可分的情况下，不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是，希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目，通常采用搜索算法求解。
2021-06-30 22:35:53
759KB
1
程序中包含了fisher的MATLAB程序，以及实验所用的数据。能够对实验中提供的二维数据进行正确的分类。
2021-06-30 22:14:14
32KB
1
针对我博客《线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现》的数据集，为了方便大家使用代码特提交到这上面，供大家下载和使用
2021-06-27 14:45:57
11.76MB
1
模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机
2021-06-22 23:49:24
2.48MB
1
该程序通过 MSE 和感知器的方法将具有 2 个特征的 2 个不同类分开。 感知器分类器的两种不同方式一种是通过MATLAB命令（感知器）训练一层感知器网络，另一种是我根据感知器理论和梯度下降公式编写的程序。 （还添加了演示文件）。 绘制了所有分类线。 在程序中，如果最大迭代达到一条线，同时绘制了最小错误分类对象。
2021-05-29 16:03:07
2KB
1