基于自定义特征向量和SVM线性分类器实现的印刷体数字识别，内含源代码和训练、测试图像（包括印刷体数字和字母图像）

基于Fisher准则的线性分类器设计，模式识别课程的实验报告，word版，有实验原理、matlab源程序、运行结果及输出图像。

基于Fisher准则线性分类器设计实验报告

机器学习Fisher分类器的Matlab代码实现，并附加两个数据集，检验分类器效果。结果显示Fisher线性分类器在线性可分数据效果较好，对线性不可分的数据分类效果较差。 代码原创，尊重知识。

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。

搭建一个平台，可以用鼠标手写数字，运用一种分类器对此手写数字进行识别，并对分类器性能进行评估。三次作业，分别用最小错误率贝叶斯分类器，Fisher线性分类器，人工神经网络进行识别。都采用matlab编程，前两种可在平台上手写数字并识别，人工神经网络版本的没有手写平台，能够通过程序读取图片并返回识别出的数字。包含实验报告和用来训练的数字图片。注意使用时必须修改程序中读取的文件位置。

提供详细的线性分类器python程序，并提供具体实例验证，

利用Python和MATLAB语言分别对机器学习中的线性分类器做了详解，其中分类的数据来源于三类鸢尾花的4维特征向量，主要利用了Fisher分类器的方法

分类器设计之线性分类器和线性SVM(Matlab代码 具休请参考本人博客： http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10303031