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pattern_recognition
- 模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。-pattern_recognition have some usual algorithm,including ISODATA algorithm,K-means algorithm,apperceive algorithm ,
PerceptionApproach
- 模式识别的经典算法之一，感知器算法，用来对模式进行分类，采用matlab编写。-the classic pattern recognition algorithm, perception algorithm, the model used for classification, prepared using Matlab.
pttnclsfctn11.9.1
- 我的模式识别作业，用感知器算法对二维的点进行识别，求出判决函数-operations of pattern recognition, perception algorithm using two-dimensional point of identification, obtained judgment function
PerceptionApproches
- 感知器和其他聚类算法，如lmse。另外还包含了更多的比如c均知法，各种简单的非监督据类程序，有利于直接使用-Perceptron and other clustering algorithms, such as lmse. It also includes more like c all know, a variety of simple non-supervisory category According to procedures,
myworkonnnet
- 多层感知器(MLP)(BP算法训练)、径向基函数网络(RBF网络)、支持向量机(SVM)对2D Mexican Hat、Gabor、Friedman 以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测-multilayer perceptron (MLP) (BP algorithm training), RBF network (RBF), Support Vector Machine (SVM) to 2D Mexican Ha
percept
- 感知器的VC实现#include \"percept.h\" #include \"stdio.h\" #include \"stdlib.h\"-perception of VC# include "percept.h" # include "stdio.h" # include "stdlib.h"
percept1
- 多个感知器神经元的分类问题 ％四类输入向量-many neurons in the classification of four input vector%
percept2
- 奇异样本对感知器神经网络训练的影响,分三部分:创建感知器神经网络,训练该感知器神经网络,验感器神经网络-singular sample perceptron neural network training, the effects of three parts : creating perceptron neural network, training the perceptron neural network, neural netw
n1
- 感知器神经网络设计举例：将四个输入矢量分为两类，其中两个矢量对应的目标值为1，另两个矢量对应的目标值为0,用学习函数求解. -perceptron neural network design, for example : four input vector divided into two categories. two vector corresponding to a target, and the other two vect
gzqsf
- 感知器算法,通常用于模式识别中.使用DELPHI 7 编制.-perception algorithm, usually for pattern recognition. Using Delphi 7 establishment.
NeuralNet
- 神经网络的结构实现，有简单的感知器，以及BP网络，能够更改节点个数，容易扩展-Neural network structure, a simple perceptron, as well as the BP network, to change the node number, easy to expand
bp
- 单层感知器学习 单层感知器学习 单层感知器学习-AI
ganzhiqi_matlab
- 基于matlab的简单感知器网络的模拟，源代码全是matlab的.m文件-Based on the simple perceptron network matlab simulation, source code matlab of all. M file
线性分类器
- 该程序能够实现对于一个样本完成感知机，最小二乘法，凸优化方法解决SVM和matlab自带函数解决SVM的四种程序，并且通过修改部分参数可以完成不同效果。(The program can be achieved for a complete sample perceptron, least squares method, convex optimization method to solve SVM and MATLAB with fou
Perceptron
- 用MATLAB实现简单的分类器分类，对线性的点进行简单的分类。(Using MATLAB to achieve a simple classifier,Simple classification of linear points)
Rosenblatt_Perceptron
- 用MATLAB实现一个简单的分类器，对线性的点进行简单的分类。(Using MATLAB to implement a simple classifier, a simple classification of linear points.)
模式识别代码
- 基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料(The pattern recognition classification algorithm based on MATLAB for Iris and breast cancer data sets contains the implemen
单层感知器
- 单层感知基于神经网络的matlab单层感知模型的学习应用(Single layer perception neural network based learning and application of MATLAB monolayer sensing model)
L2_1
- 编写一个名为Perce的函数，用它来实现感知器算法。 函数的输入/输出有： （a）一个N*d维的矩阵X，它的第i行是第i个数据向量； （b）一个N维列向量y，y的第i个元素包含了类（-1，1），并且该类与相应的向量相互对应； （c）用向量w_ini初始化参数向量；并且返回估计参数向量； 假设函数最大迭代次数为10000。(Write a function called Perce to implement perceptron
2
- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。