Pattern Recognition
Gender Classification based on Pattern Recognition.
模式识别（区分男女/性别）性别分类
Author: Amoiensis
Email: [email protected]
更多资料和信息：
https://github.com/Amoiensis/Pattern_Recognition
问题介绍
通过对人群收集得到的10个维度的特征数据，基于这些特征的分析和处理，以预期受调查人群的性别情况。从一定程度上讲，本问题是一个典型的分类问题。
在本次实验中，在实验要求范围内，采用了Bayes决策、FLD(LDA)fisher线性判别、SVM(Linear)支撑向量机、MLP多层感知机，；此之外，还尝试了Naïve Bayes决策、概率密度函数估计结合Bayes决策求解、基于二次规划的SVM实现等。
CONTENT
-
Thresholds--- 基于阈值判别
-
Bayes-------- 贝叶斯判别
-
Naive_Bayes-- 朴素贝叶斯判别
-
Fisher------- Fisher判别法
-
SVM---------- SVM(支撑向量机)
-
SVM_QP------- 基于二次规划的SVM
-
MLP---------- 多层感知器
Result
####（错误率-不同方法）
| 训练样本数 | 特征数 | Bayes | FLD | Linear SVM | MLP |
|---|---|---|---|---|---|
| 10x10 | 10 | 0.112205 | 0.145669 | 0.104331 | 0.122047 |
| 2 | 0.094488 | 0.125984 | 0.098425 | 0.104331 | |
| Dataset3 | 10 | 0.09252 | 0.112205 | 0.090551 | 0.094488 |
| 2 | 0.094488 | 0.094488 | 0.104331 | 0.090551 |
Example_SVM
SVM 不同核函数分类情况
SVM 分类平面
（二维分类面 和 三维分类面）
SVM原理与证明
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