说明：基于高斯概率模型的分类，这是一个10分类的情况，基于minist数据

说明：通过二分类来对数据进行分类，并且对其准确率进行评定。

说明：从MATLAB中产生数据，数据分成训练集和测试集，并对数据进行分类训练。

说明：python3.0环境下实现gcforest用于分类

说明：自带100个数据点，二分类，二属性，基于lda分类

说明：libsvm分类的方法，模糊的支持向量机的分类方法。

说明：模式识别分类器，利用Fisher判别对数据进行分类以及BP神经网络的方法进行分类

说明：监督分类学习代码，k-均值，希望学习者能用到。谢谢。

说明：吴恩达的course公开课上面logistic回归做分类的课程代码

说明：三种分类器：决策树分类器，k-NN分类器和k-means分类器的运行时间以及运行准确率的比较。

说明：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 Adaboost Adaboost 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)。

说明：AR特征提取，可用于不同类别数据的分类特征提取

说明：SVM(Support Vector Machine) 支持向量机算法，遥感影像分类，matlab

说明：该代码实现分类器的分类，测试效果很好，值得一看

说明：csvm算法的实现matlab代码，可实现分类功能。

说明：ren人工智能分类算法safbsdubfas你说怕是

说明：里面有随机森林，C4.5，ID3，SVM等分类器的matlab代码

说明：一种专门为移动端设备而设计的高效卷积神经网络结构——ShuffleNet，这种新结构将点态组卷积（pointwise group convolution）和通道随机混合（channel shuffle）这两种经典方法进行结合与改进，大大提升了计算效率 。

说明：极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。该程序是用于极限学习机分类。

说明：使用高斯过程构建主动学习算法，对个人相册集进行分类

说明：研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题. 文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.

说明：超限学习机，用于回归和分类，数据集可以更改。

说明：特别好用的图像分类算法！！！输入图像 输出分类结果

说明：数据分类,python语言进行的数据分类

说明：文本分类算法的详解过程，可以帮助更好的理解文本分类

说明：lssvm用于状态分类和预测，主要应用于信号处理以及智能算法等领域

说明：利用深度学习进行数字分类,分类的正确率非常高。

说明：云分类器,一种基于云模型理论的分类程序,程序中使用云分类器

说明：利用tglvm算法对两类结果实施迁移学习分类，分类正确率达90%以上；

说明：经过CSP 算法之后用于稀疏分类 此分类方法能达到较高的分类正确率