gmm-classifier:Matlab 中的高斯混合模型 (GMM) 分类器-源码
介绍
用Matlab从头开始编写的高斯混合模型分类器，用于学校作业。
学习阶段包括对学习数据的 PCA 和经典的 EM 算法。
MNIST
数据库用于测试分类器。 它使用每类 8 个组件成功识别高达 97.87% 的测试数据。
文件下载
评论信息
其他资源
- 二维码驱动（C语言）
- 菜谱数据库
- CP210x USB to UART Bridge VCP Drivers Linux.zip
- telnet服务win10可用
- 锁相环的matlab仿真
- 从键盘输入一组整数，通过分治算法求第二大的数
- 各种型号的二极管封装库（3D封装文件+原理图文件）
- 实验报告.rar
- isight工程优化案例分析
- 最小二乘类的参数辨识matlab程序
- Android Studio项目中导入开源库的方法
- TCU换档策略汇总.docx
- ssh药品销售系统论文
- 微信公众号开发教程_极品.zip
- php简易的客户关系管理系统源码
- 10.14下的efi文件
- 华农网络编程socket通信
- 高通AR unitysdk6-2-10
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明