LLDA，局部线性判别分析，可以降到任意的维度，相比LDA更加优秀

模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

用C++实现唯一可译码的判别,运行程序后，手动输入待判别的序列，即可判断出是否是唯一可译码

模式识别 Fisher线性判别理论及其应用

对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。

进化算法（EA）是一种随机优化方法，在过去的几十年中，经证明它们能有效解决许多现实难题。 但是直到现在，我们仍然缺乏有效的方法来表示和研究它们在各种环境中的集体行为，这对于进化计算的研究人员和工程师更好地理解算法非常有用。 本文是解决上述问题的初步方法。 我们尝试通过一种称为特征学习的方法来分析EA的一代式集体行为。 提出了一种基于慢特征分析（SFA）的无监督特征学习框架，用于从不同适应度环境下的多个EA的世代集体行为数据中提取判别特征，目的是找出搜索行为之间是否存在差异。在同一健身环境中运行的不同EA的数量； 以及在不同适应度环境下运行的一种算法的行为之间是否存在差异。 此外，还研究了健身环境与EA搜索行为之间的关系。 在实验中，选择了几种典型的EA和具有典型景观的经典基准功能作为研究对象。 在提取的特征空间中可视化并比较了各种EA的集体行为。

第4讲课后作业三、判别函数分类法3.5 已知两类训练样本为：：设，用感知器算法求解判别函数，并绘出判别界面。3.9 已知两类模式：；：用二次埃尔米特多项式的势函

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提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

机器学习入门。高斯判别算法学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。