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this a matlab coding of svm classification function.
when inputing training samples, training labels, testing samples, testing labels, and two parameters, the classification result is obtained.
linear svm and nonlinear svm can be selected.-this
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这是一个基于人脸识别的双边2DLDA程序，其中每人随机选9个做训练，1个做测试，作20次后平均-This is a bilateral 2DLDA procedures based on face recognition, in which each of 9 randomly selected for training, one to do testing for 20 times the average
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In this i attached matlab code for image retrieval function by finding the distance between training and testing features and arrange it in according to ascending order.
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朴素贝叶斯机器学习，用来分类文本，matlab编程，有测试和训练两部分。-Naive Bayesian machine learning to classify text, matlab programming, testing, and training has two parts.
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深度神经网络在测试时面对如此大的网络是很难克服过拟合问题的。
Dropout能够很好地解决这个问题。通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。这种方法的关键步骤在于训练时随机丢失网络的节点单元包括与之连接的网络权值。在训练的时候，Dropout方法可以使得网络变得更为简单紧凑。在测试阶段，通过Dropout训练得到的网络能够更准确地预测网络的输出。这种方式有效的减少了网络的过拟合问题，并且比其他正则化的方法有了更明显的提升。
本文通过一个简单的实验来比较使用Dropout方法前后网络
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基于hmm的语音识别，包括训练与测试两部分，可以直接运行(HMM based speech recognition, including training and testing two parts, can be directly run.)
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采用三层BP神经网络结构，输入层神经元数为5，隐含层神经元数为3，输出层神经元数为1，使用MATLAB编写。
将所给数据按14：1分为训练样本集，和测试样本集，经测试及分析，预测误差为0.1700，误差较小。
网络训练好后，输入前一天的6组数据，即：最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量，就能自动预测出后一天的收盘价。(The structure of three-layer BP neural network is adopted. The number of neurons in the i
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