代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。
SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
2019-12-21 19:25:19
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代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
2019-12-21 19:25:19
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压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题，第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。
2019-12-21 18:56:51
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使用逻辑回归和贝叶斯算法对wine数据集进行分类。包含wine数据集，源代码，实验报告及控制台可执行程序。
2019-12-21 18:54:01
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本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法，对MNIST数据集进行三种样本分类，如果电脑内存够大，可以实现更多的类别分类，另外exclass是对随机的两个样本分类，也可以参考，exmuticlassall为对MNIST数据集分类，注释掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2015-01-19 00:00:00
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