分类器
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基于概率神经网络的手写体数字识别
手写体字符属于光学字符识别的范畴，利用概率神经网络作为分类器，对二值图像表示的手写体数字进行分类，所得的分类器对训练样本能够取得100%的正确率 -
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深度学习图像分类代码
深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型 -
Adaboost是一种迭代算法
adaboost源码Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。 -
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比较简单的模式识别问题
一个比较简单的模式识别问题。用female.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set1.txt、set2.txt、set3.txt 对该分类器进行测试，分别应用单个特征及两个特征进行实验 -
matlab的实现的Adaboost_M1
一个用matlab的实现的Adaboost_M1， 主要用运捆绑不同的分类器. boosting 算法的一种
