说明：性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做 Fisher 线性判别 (FisherLinear Discriminant,FLD)， 是模式识别的经典算法

说明：Pattern Recognition and Intelligent Computing PSO Code in a book

说明：用matlab仿真神经网络语音识别系统，里面用的是数字0-9作为训练模板，神经网络匹配模式

说明：eemd分解，适用于模式识别特征提取方面的研究

说明：了解什么是神经网络，学会利用深度学习算法解决一些问题

说明：模式识别，最小二乘法，程序，MATLAB程序，文档说明

说明：Raghuraj 与 Lakshminarayanan提出了基于特征值内相互关系建立预测模型,用于识别的模式识别方法——多变量预测识别模型（Variable Predictive Mode Based Class Discriminate, VPMCD）,并应用于生物学的模式识别中。VPMCD利用参数估计来建立预测模型，极大地减少了计算量，缩短了模型的训练时间。vpmcd5_revise为主函数，sec2_5_revise为训练函数

说明：MATLAB语言编程，用贝叶斯决策算法实现线性样本分类，输入待分类样本，输出样本分类决策面。

说明：利用visual studio编程，使用opencv库识别并查找多边形重心

说明：模式识别出三角环，用分类算法，做出模式识别

说明：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。

说明：surendre 滤波算法，用于背景融合，行人识别

说明：贝叶斯学派的机器学习书籍，主要讲解了模式识别和机器学习的基本入门方法。

说明：《模式识别与智能计算》书上的例子，仅供参考

说明：主成分分析的一种分类方法，用于模式识别。输入参数自己设定。

说明：学习机器学习和模式识别很好的资料，是英文的翻译本。语言翻译的还是很好的。

说明：贝叶斯估计，最大似然估计，Fisher线性识别和K均值

说明：利用相似性准则和聚类准则函数，C-均值聚类算法，实现模式识别中的分类

说明：固定增量法求分界面 (利用感知器训练算法中的固定增量法求分界面，将样本集分为两 类)，附带整个分类过程及原理

说明：模式识别，fisher判别法，近邻法，k近邻法matlab例程

说明：对两组二维正态分布样本按fisher准则进行一维投影及分类

说明：源码是有关模式识别与图像处理的,以及人工智能中的模糊算法,聚类算法 ,,

说明：包含《模式识别第二版》和对应答案的PDF,是初学机器学习，学习分类器算法的基础书籍，为以后做深度学习打好基础。

说明：模式识别分类，聚类，特征提取，特征选择，特征变换

说明：matla模式识别工具箱，图像模式识别工具箱。辅助判别分析研究。

说明：基于c++的监督分类，使用贝叶斯分类实现图像的二值分类

说明：模式识别，对10个数字手写字体的测试与训练。

说明：MATLAB模式识别，自己写的老师上课布阵的几类分类器

说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，有小波分析的盲信号处理，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，Relief计算分类权重，空间目标识别，采用PM算法。