线性分类
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模式识别课程讲述的各种模式分类方法
用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA，LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果， -
线性判别分析（LDA）
线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法 -
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PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率
PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率 -
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matlab code for and program using perceptron nueral networks
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