Fisher分类器设计

ANN-BP 算法全程为人工神经网络反向传播算法。其主要思想是从后向前逐层传播输出层的误差,以间接算出隐层误差。算法分为两个阶段:第一个阶段输入信息从输入层经隐层逐层计算各单元的输出值;第二阶段内输出

模式识别-分类器设计

基于神经网络的分类器,能够实现识别功能,附有源代码

线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计

K最邻近分类器设计的MATLAB代码，有代码解释

基于SVM的分类器的MATLAB实现 用SVM实现的两类分类器

新加坡国立的博士作业，贝叶斯文档分类器的设计，里面有详细的设计过程。

用于稀疏表示的线性分类器~可对稀疏表示的字典进行分类训练以及测试~

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。

采用Fisher鉴别分析对mnist数据集当中的手写数字0,1进行识别