基于python的模式识别实验可运行代码
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
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