使用Matlab实现EM算法的HMM分类器

在这个项目中，我们计划使用EM算法来训练针对孤立词数据的HMM模型，同时考虑Viterbi算法在测试阶段的应用。我们的实验结果显示，通过Matlab编程实现的性能与HTK相当。尽管尚未准备数据文件（.mfcc文件），但您可以根据自己的数据进行处理。如果需要，您可能需要修改“generate_trainingfile_list.m”和“generate_testingfile_list.m”中的代码以匹配数据文件的路径。请运行“EM_HMM_isolated_digit_main.m”来开始您的实验。如需更多信息，请在评论中留言。此外，您可以通过指定的链接免费获取数据文件：选择“隔离的TI数字培

matlab 的贝叶斯分类器资源，挺适合入门机器学习的小伙伴。了fitcnb函数的用法，还配了预测和评估的代码片段，结构清晰，重点突出。讲得比较接地气，代码也不绕，跑起来还蛮快的。适合拿来试试文本分类、垃圾邮件过滤这些经典任务，或者练练数据预和模型调参的手感。

这是用Matlab实现的贝叶斯分类器代码。欢迎下载。

利用Matlab编写EM算法可以用于模式识别中的参数估计。

SC - 稀疏分类器，FSC - 快速稀疏分类器，GSC - 群稀疏分类器，FGSC - 快速群稀疏分类器，NSC - 最近子空间分类器，使用SPGL1 - [链接] 进行稀疏化，使用GroupSparseBox - [链接]，更多详情请参阅 [链接]。

Matlab 写的贝叶斯分类器，结构清晰，分类准确率也挺高，适合用来做入门测试或者小型实验。你只要把样本特征和标签整理好，直接扔进去跑就行，省事又高效。 Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接，用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立，概率乘起来搞定分类。别看原理简单，效果还真不赖，尤其在样本不大的时候。 代码部分也不复杂，像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行，想改也方便。需要注意的是，数据预别偷懒，归一化、缺失值这些问题好了，分类器表现才能稳定。 另外，如果你对贝叶斯的数学基础不太熟，可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章，讲得比较清楚，思路也比较顺。 想再进阶一点？有现成的Ma

Boosting算法是一种集成学习技术，通过组合一系列基本分类器来构建一个强大的分类器，每个基本分类器根据其性能和权重不同。这些算法包括Adaboost、提升树和GBDT，它们基于不同的损失函数和样本权重调整机制。Adaboost使用加权样本来训练每个基本分类器，而提升树则基于前一轮学习的残差进行优化。

MATLAB 的高斯与最接近均值分类器实现，挺适合刚入门机器学习的朋友练手。G_N.m这个文件里基本把流程都串好了：从数据加载、模型训练、分类预测到误差估计，结构清晰，逻辑也不绕。高斯分类器部分用了fitgmdist来建模，预测用predict，响应也快；最近均值分类器走的是更直观的路子——算个均值，再比距离，简单粗暴但还蛮有效的。 高斯分类器的思路就是“哪个分布性最大就选哪个”，属于典型的概率派打法。你可以用它多类别问题，而且在不确定性评估上还挺有一套，误差估计能顺手搞贝叶斯风险啥的。说白了，就是理论支持强，调参数也有迹可循。 相比之下，最近均值分类器就像个朴素实干家，计算成本低，实现起来也

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!