线性分类器的设计

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贝叶斯线性分类KL变换实验代码-实验1_简单线性分类实验.rar分享一下贝叶斯，线性分类，K_L变换实验代码，有需要的下！！希望找到志同道合的朋友共同研究。。。:lol

介绍了基于VSM模型动态文本分类器的设计和实现。

高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copu

BP_Adaboost的强分类器程序设计：matlab程序代码。BP神经网络作为弱预测器，然后根据一定的算法设计强分类器。

matlab编写的bayes、fisher分类器，适合初学者，程序说明也比较清楚

本程序采用最小二乘法原理对两类数据进行分类

基于云模型的分类算法多采用云变换和泛概念树方法，存在分类结果与先验知识不一致的问题。从粒度计算的角度对云模型理论进行了分析，揭示出云模型的粒度原理。提出了一种基于分解云的不同粒度下的云模型分类方法，并

设计模式是代码设计经验总结的分类目录，描述了软件设计中常见问题及其解决方案。它提供了一系列解决特定问题的常规方法，具有通用性，可重复使用。

设计仿真实验，利用贝叶斯分类器完成分类实验，并评估分类结果