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kmean
- 模式识别算法 k均值和感知器算法的具体实现实例-Pattern recognition algorithm for k-means algorithm and the perceptron realize specific examples
BACKPROP
- 经典的B-P算法,还包括其它一些程序，比如一个前馈多层感知器算法-The classical BP algorithm, also includes some other procedures, such as a feed-forward multi-layer perceptron algorithm
newp
- 利用感知器算法实现逻辑或和逻辑与功能,实现成功-Perceptron algorithm using the logical or and logical and functions, to achieve successful
PR_Perception_Approach
- 模式识别中的线性感知器算法 通过了测试-Pattern Recognition linear perceptron algorithm passed the test
ganziqifenlei
- 采用神经网络感知器算法对给定的两类样本进行分类,效果显著!-Perceptron neural network algorithm for a given two types of samples for classification, a significant!
Digital_Recognition
- 对图像中的数字，一部分用作训练样本用感知器算法进行训练，其余部分进行测试，达到百分百的正确数字识别-Digital Recognition using perception algorithm
recognition
- 用感知器分类算法和最近邻分类算法对三类点进行分类，具有窗口界面，用鼠标点击就可以了，程序自动给出分类界面-Classification algorithm with the sensor and the nearest neighbor classification algorithm to classify three categories of points, with the window interface, with a mo
pattern
- 模式识别里面的感知器算法,对地物分类,利用判别向量,实现判别函数-pattern recognition sensing class things
perceptronmatlab
- MATLAB的程序，感知器算法相关，大家互相学习-codes for Matlab Perceptron
ganzhiqi
- 感知器算法,用于感知器的计算，感知器指的是进行分类的线性判别函数，他们不需要考虑模式及的统计性质。-ganzhiqi duanfa
ganzhiqi
- 模式识别里的感知器算法，基于分类应用，校正方法是最优化技术中的梯度下降法。-Inside the sensor pattern recognition algorithm, based on classification applications, calibration method is the optimization of the gradient descent.
ML_Perception
- C++实现的神经网络感知器算法，有具体的例子验证，在Visual Studio2008下执行通过。-C++ implementation of the neural network perceptron algorithm, there is one specific example of authentication executed by the Visual Studio2008.
ganzhiqi
- 自己编的感知器算法，不是很复杂，希望对别人有用。VC环境测试ok-Its own series of sensor algorithm is not very complex and I hope be useful to others. VC Environmental Test ok
ganzhiqi
- 自己编写的感知器算法的程序，用于模式识别的，仅供参考。-The Perceptron algorithm have written procedures for reference purposes only.
感知器算法
- 感知器算法是一种神经网络的模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼。当时的研究者认为它是一种学习的强有力模型，但以当时的技术无法实现非线性分类，许多实验室都放弃了感知器的研究。但其中的思想很经典，对后来的模式识别模型有很大的影响。当然，随着时代的进步，已经有很多学者提出了许多非线性的感知器改进算法，并取得良好效果，此程序主要基于Matlab来具体实现传统的感知器算法。(This progr
感知器算法证明
- 机器学习中神经网络的感知器算法的相关证明(The proof of perceptron algorithm of neural network in machine learning)
ganzhiqi
- 用感知器算法分类一个随机生成的2维数据样本集，并画出线性判决函数(Using the perceptron to classify a simple randomly generated 2 dimensional data sample set)
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
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
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- （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。