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人工智能课的课程设计，可以切换BP和ELman神经网络实现手写字母识别，自带用画板手写的1500张图像数据集，有GUI界面，可以直接运行使用。适合课程设计、学习用

基于表面肌电信号的手腕动作模式识别

假定某个局部区域细胞识别中正常P(w1)和异常P（w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.9, P(w2)=0.1现有一系列待观察的细胞，其观察值为：-2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布p(x|w1)=(-2,1.5), p(x|w2)=(2,2).依据最小错误率的贝叶斯决策对观察的结果进行分类。

模式识别作业，这个做出来之后效果很炫，所以和大家分享一下，共同学习！使用说明详见我的博客--模式识别专栏 内容包含谱聚类所有代码，以及一个月亮形的数据集！

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贝叶斯实现简单两类分类

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