虹膜识别项目里的 ML 算法包，功能还挺全的。常见的PCA、高斯混合模型、多层感知器、自组织映射啥的全都有，而且都是用Matlab实现的，调试起来也不麻烦。
里面的优化算法也挺丰富，像quasi-Newton、conjugate gradients、scaled conjugate gradients都能找到，省得你自己写，直接拿来改就能用。
做Bayesian Inference的朋友也有福了，包里内置了Laplace Approximation和Markov chain Monte-Carlo，还支持Automatic Relevance Determination，挺方便做输入变量筛选。
神经网络部分也做得蛮扎实，不仅有多层感知器，输出还支持logistic、softmax甚至Gaussian Mixture，还能直接做混合密度网络那一套。
用起来感觉还挺稳的，没遇到什么大 Bug。如果你正好在用 Matlab 做机器学习，尤其是视觉、图像方向的，真可以考虑拿来试试。搭配这些资料一起看，效率更高：
- 单层感知器神经网络 MATLAB 实现
- EM 算法求解高斯混合模型及 Matlab 实现
- PCA 降维算法实现
- 使用 Matlab 编写的 PCA 算法程序
- Practical Guide to PCA in R
- MATLAB 版 PCA 程序
- Implementing PCA Algorithm in MATLAB
如果你对虹膜识别感兴趣，也想玩点深的建模，直接用它做试验平台都挺合适的。