用HMM分类器实现的语音识别，涉及到特征提取，特征选择和分类器建立，以及最终识别的过程。

MATLAB编写的面部识别代码，随机森林，贝叶斯，集成方法，决策树，'KNN，最小距离分类器，获取数据，数据：找出训练集中有hat的编号，找出其中有white的编号并得出最大值，剔除掉有white的数据及缺失数据，得到无white的编号，找出训练集中作为测试集中white的编号，测试集全部编号矩阵，训练集数据 特征数据。判据：求类别概率，先验概率，求类间离散度矩阵，建立矩阵，计算特征，戴帽子是否，中间变量对特征值从大到小排序，分类器提取训练集特征提取后，白种人的标签为1，黑种人的标签为0

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人脸识别代码

本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

基于PCA人脸识别代码

MATLAB - 车牌识别代码打包，全套文件合集 包括有3个版本的matlab资料包，数据集，以及Lenet5_EasyPR_D训练样本集等 liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '苏豫陕鲁']); %建立自动识别字符代码表

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。