说明：视频模式识别，利用识别动作来控制视频开关音量等一系列功能。

说明：2维傅里叶变换，进行图形处理，对杆状结构中的纵向导波模态进行识别

说明：模式识别中的分类算法的各种方法代码,很全

说明：本程序实现了对三类高斯分布样本利用K近邻方法进行分类，并统计其错误率。

说明：行人模式识别，国防科大研究生参照matalab做的c++实现，本对其进行了并行化加速，该算法多次获得dpm VOC（Visual Object Class）大赛优胜奖

说明：拒绝采样算法的matlab程序，可用于参数估计和模式识别

说明：matlab一些代码，以及模式识别教材，对于模式识别的讲解

说明：RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。Matlab使用RBF进行回归预测

说明：一个遗传算法优化神经网络的分类器，可用于模式识别。

说明：机器学习，模式识别，可以用于图像识别，模式分类，目前最好的svm库

说明：介绍了一种通过手机定位用户及判断出行方式的方法。

说明：粒子群算法优化支持向量机的程序，可用于模式识别

说明：目标识别，模式识别与智能计算—Matlab技术实现，能有效识别目标特征

说明：处理一维振动信号，用于故障分类，模式识别

说明：介绍了一种机器学习算法，支持向量机，可用于模式识别及回归预测，功能强大

说明：模式识别方法包括：SVM,SVC,SVR,SVDD等

说明：用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法，竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。

说明：主要利用支持向量机算法对数据进行深度预测，该算法可用于故障监测和模式识别等

说明：模式识别中的K均值算法，matlab实现，TM图像可用

说明：Stanford 大学的深度学习源代码，可用于模式识别和预测，比较稳定。

说明：svm十倍交叉验证，非常好用，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势

说明：RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

说明：matlab 图像算法源代码，大家可以参考学习，提升自己图像处理方面的能力 第1部分“基础篇”。首先讲解了MATLAB图像处理的特点及其学习方法、数字图像的基本知识，随后介绍了MATLAB颜色和三维物体描述、光照与材质。第2部分“图像处理工具箱详解”，包括第9章到第13章。本部分首先对图像处理工具箱的基础知识进行了概述，随后介绍了图像处理工具箱的图像变换、数学形态学、图像增强和图像复原等功能。第3部分“图像处理实务”，本部分首先对小波变换进行了应用的介绍，随后讲解了图像分割这个比较活跃的研究领域，接着介绍了图像表示与描述、模式识别方面的内容。

说明：SVM分类器的实现原码,SVM是一类基于统计学习理论的模式识别方法

说明：matlab实现isodata使用的是iris鸢尾花数据集。模式识别作业

说明：李航的统计学习方法，可以结合机器学习相关书籍看

说明：杜达的模式识别第二版配套matlab代码

说明：利用聚类实现图像的分类，采用C均值算法，种类分为4类、5类和8类，能够画出聚类中心的移动轨迹（利用了RGB信息）。

说明：鼠标选点，在原图中标注样本点，并显示样本点的RGB信息，点击SVM按钮，实现水天地分类。同时利用简单的算法，画出水天直线。

说明：机器学习中模式识别：实用案例解析（中文版，带完整书签），完整印刷版