只要九块九就能解决一门实验课(内含实验报告),非常划算。
1、用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集,建立Bayes分类器,用测试样本数据对该分类器进行测试。
2、调整特征、分类器等方面的一些因素,考察它们对分类器性能的影响,从而加深对所学内容的理解和感性认识。
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1、应用单个特征进行实验:以(a)身高或者(b)体重数据作为特征,在正态分布假设下利用‘最大似然法’估计概率密度函数,建立最小错误率Bayes分类器,写出得到的决策规则;
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1、利用PCA方法对人脸数据进行特征降维,采用k-近邻法进行人脸识别。
2、用N-交叉法估计准确率,对不同降维维数和k取值情况下的准确率进行比较。
模式识别代码,包括贝叶斯分类器(性别分类),Fisher,KNN,PCA人脸识别