Duda《模式分类》课后上机题 Matlab

【实例简介】
模式识别\Duda《模式分类》课后上机题Matlab源代码和答案
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── Duda《模式分类》课后上机题Matlab源代码和答案
    ├── Classification_toolbox
    │   ├── About.bmp
    │   ├── Ada_Boost.m
    │   ├── ADDC.m
    │   ├── AGHC.m
    │   ├── Backpropagation_Batch.m
    │   ├── Backpropagation_CGD.m
    │   ├── Backpropagation_Quickprop.m
    │   ├── Backpropagation_Recurrent.m
    │   ├── Backpropagation_SM.m
    │   ├── Backpropagation_Stochastic.m
    │   ├── Balanced_Winnow.m
    │   ├── Bayesian_Model_Comparison.m
    │   ├── Bhattacharyya.m
    │   ├── BIMSEC.m
    │   ├── C4_5.m
    │   ├── calculate_error.m
    │   ├── calculate_region.m
    │   ├── CARTfunctions.m
    │   ├── CART.m
    │   ├── Cascade_Correlation.m
    │   ├── Chernoff.m
    │   ├── classification_error.m
    │   ├── Classification.txt
    │   ├── classifier_commands.m
    │   ├── classifier.m
    │   ├── classifier.mat
    │   ├── classify_paramteric.m
    │   ├── click_points.m
    │   ├── combinations.m
    │   ├── Competitive_learning.m
    │   ├── Components_with_DF.m
    │   ├── Components_without_DF.m
    │   ├── contents.m
    │   ├── datasets
    │   │   ├── chess.mat
    │   │   ├── clouds.mat
    │   │   ├── DHSchapter10.mat
    │   │   ├── DHSchapter2.mat
    │   │   ├── DHSchapter3.mat
    │   │   ├── DHSchapter4.mat
    │   │   ├── DHSchapter5.mat
    │   │   ├── DHSchapter6.mat
    │   │   ├── DHSchapter7.mat
    │   │   ├── DHSchapter8.mat
    │   │   ├── DHSchapter9.mat
    │   │   ├── DHS_cover.mat
    │   │   ├── four_spiral.mat
    │   │   ├── spiral.mat
    │   │   └── XOR.mat
    │   ├── Deterministic_annealing.m
    │   ├── Deterministic_Boltzmann.m
    │   ├── Deterministic_SA.m
    │   ├── Discrete_Bayes.m
    │   ├── Discriminability.m
    │   ├── DSLVQ.m
    │   ├── EM.m
    │   ├── enter_distributions_commands.m
    │   ├── enter_distributions.m
    │   ├── enter_distributions.mat
    │   ├── Exhaustive_Feature_Selection.m
    │   ├── feature_selection_commands.m
    │   ├── feature_selection.m
    │   ├── feature_selection.mat
    │   ├── Feature_selection.txt
    │   ├── FindParametersFunctions.m
    │   ├── FindParameters.m
    │   ├── FindParameters.mat
    │   ├── FishersLinearDiscriminant.m
    │   ├── fuzzy_k_means.m
    │   ├── GaussianParameters.m
    │   ├── GaussianParameters.mat
    │   ├── generate_data_set.m
    │   ├── Genetic_Algorithm.m
    │   ├── Genetic_Culling.m
    │   ├── Genetic_Programming.m
    │   ├── Gibbs.m
    │   ├── HDR.m
    │   ├── high_histogram.m
    │   ├── Ho_Kashyap.m
    │   ├── ICA.m
    │   ├── ID3.m
    │   ├── Infomat.m
    │   ├── Information_based_selection.m
    │   ├── Interactive_Learning.m
    │   ├── k_means.m
    │   ├── Kohonen_SOFM.m
    │   ├── Leader_Follower.m
    │   ├── LMS.m
    │   ├── load_file.m
    │   ├── Local_Polynomial.m
    │   ├── LocBoostFunctions.m
    │   ├── LocBoost.m
    │   ├── loglikelihood.m
    │   ├── LS.m
    │   ├── LVQ1.m
    │   ├── LVQ3.m
    │   ├── make_a_draw.m
    │   ├── Marginalization.m
    │   ├── MDS.m
    │   ├── Minimum_Cost.m
    │   ├── min_spanning_tree.m
    │   ├── ML_diag.m
    │   ├── ML_II.m
    │   ├── ML.m
    │   ├── multialgorithms_commands.m
    │   ├── multialgorithms.m
    │   ├── multialgorithms.mat
    │   ├── MultipleDiscriminantAnalysis.m
    │   ├── Multivariate_Splines.m
    │   ├── NDDF.m
    │   ├── NearestNeighborEditing.m
    │   ├── Nearest_Neighbor.m
    │   ├── NLCA.m
    │   ├── None.m
    │   ├── Optimal_Brain_Surgeon.m
    │   ├── Other
    │   │   ├── Bayes_belief_net.mat
    │   │   ├── Bayesian_Belief_Networks.m
    │   │   ├── Bayesian_parameter_est.m
    │   │   ├── Bottom_Up_Parsing.m
    │   │   ├── Boyer_Moore_String_Matching.m
    │   │   ├── contents.m
    │   │   ├── demo_fun.m
    │   │   ├── Edit_Distance.m
    │   │   ├── gradient_descent.m
    │   │   ├── Grammatical_Inference.m
    │   │   ├── high_histogram.m
    │   │   ├── HMM_Backward.m
    │   │   ├── HMM_Boltzmann.m
    │   │   ├── HMM_Decoding.m
    │   │   ├── HMM_Evaluation.m
    │   │   ├── HMM_Forward_Backward.m
    │   │   ├── HMM_Forward.m
    │   │   ├── HMM_generate.m
    │   │   ├── mean_bootstrap.m
    │   │   ├── mean_jackknife.m
    │   │   ├── Naive_String_Matching.m
    │   │   ├── Newton_descent.m
    │   │   ├── ROCC.m
    │   │   ├── sample_hmm.mat
    │   │   ├── Stochastic_Regression.m
    │   │   └── sufficient_statistics.m
    │   ├── Parzen.m
    │   ├── PCA.m
    │   ├── Perceptron_Batch.m
    │   ├── Perceptron_BVI.m
    │   ├── Perceptron_FM.m
    │   ├── Perceptron.m
    │   ├── Perceptron_VIM.m
    │   ├── Perceptron_Voted.m
    │   ├── plot_process.m
    │   ├── plot_scatter.m
    │   ├── PNN.m
    │   ├── Pocket.m
    │   ├── predict_performance.m
    │   ├── Preprocessing.txt
    │   ├── process_params.m
    │   ├── Projection_Pursuit.m
    │   ├── RBF_Network.m
    │   ├── RCE.m
    │   ├── RDA.m
    │   ├── read_algorithms.m
    │   ├── README.txt
    │   ├── Relaxation_BM.m
    │   ├── Relaxation_SSM.m
    │   ├── Scaling_transform.m
    │   ├── Sequential_Feature_Selection.m
    │   ├── show_algorithms.m
    │   ├── SOHC.m
    │   ├── start_classify.m
    │   ├── Stochastic_SA.m
    │   ├── Store_Grabbag.m
    │   ├── Stumps.m
    │   ├── SVM.m
    │   ├── synthetic.mat
    │   ├── voronoi_regions.m
    │   └── Whitening_transform.m
    └── homework
        ├── ch2.pdf
        ├── ch38.pdf
        ├── ch3.pdf
        ├── ch4.pdf
        ├── 第1题更详细的证明.pdf
        ├── 第三章 最大似然估计和贝叶斯参数估计习题答案.pdf
        ├── 第二章 贝叶斯决策论习题答案.pdf
        ├── 第五章 线性判别函数习题答案.pdf
        └── 第四章 非参数技术习题答案.pdf

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