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moshishibie1
- 利用男女身高体重利用贝叶斯算法，最大似然估计，最小风险估计等进行性别分类判决-The use of male and female height and weight using Bayesian algorithm, maximum likelihood estimation, minimum risk estimation for gender classification ruling
SexRecognition
- 男女性别识别Matlab程序，根据男女身高体重特征进行贝叶斯分类，进行识别-Gender recognition Matlab program, based on height and weight male and female characteristics Bayesian classification, identification
fenlei
- 实现基于matlab的男女身高体重分类问题，采用parson窗方法和贝叶斯分类方法-Matlab gender-based classification of height and weight, using parson window method and Bayesian methods
code
- 1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
code
- 2采用PCA对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征提取（自己设定选取的特征个数），并基于所得到的特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。-2 using PCA for boys and girls in the sample data height, weight, like math, like literature, like sports, like common pattern rec
code
- 采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。-Using SVM classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight
code
- 采用决策树设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。-Decision tree classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight, whether
test2-BP
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。(Using BP neural network to design a classifier for male and female students. The features include height, weight, whether they like mathematics, whether they like literatur
模式识别
- 简单的贝叶斯分类器，实现基于身高体重的男女性别分类(Simple Bias classifier)
bp神经网络分类
- 1. 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。(. using BP neural network to design the classifier for male and female students. The features in
work
- 1) 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2) 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3) 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4) 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(1) taking height as an example, draw the histogram of male and f
pattern recognize1
- 1. 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比； 2. 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数； 3. 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）； 4. 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(The program is used for classification of men and women in pa
28 梁晏宾
- 1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
MATLABcode
- 采用bp对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。(Using bp for height and weight in male and female sample data, like math, like literature, like sports, design boys and girls classifiers, and calculate model prediction perform
BPNN
- 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为6。(BP neural network is used to design the classifier for boys and girls. The features used include height, weight, whether you like mathematics, whether you like literature,