VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。

分别通过模板匹配分类器、、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器对手写字进行模式分类，编写相关的程序可以参考此代码-Respectively, through template matching classifier,, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers for pattern classi

模式识别领域非线性SVM分类器设计原理，代码及过程-Pattern recognition domain nonlinear SVM classifier.experimental design principle, the code and process

用简单的代码实现了SVM,其中包括了线性、非线性以及多种kernel。(SVM is implemented with simple code, including linear, nonlinear, and a variety of kernel.)