最小距离分类器

针对Android手机恶意软件日益增多，应用商店在大规模软件安全性检测上遇到的挑战，提出了一种轻量级恶意软件检测方案。方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，通过去冗余处理权限频率特征，最终采用最小距离分类器进行软件分类。实验结果显示，该方案不仅具备可行性，而且在方案复杂度和检测效果上优于同级别方案，适用于大规模恶意软件的初步检测。

近年来，数据挖掘在信息产业界引起了极大的关注，主要由于数据量巨大且具有广泛的适用性，急需将这些数据转化为实用的信息。于飞和顾宏研究了基于距离学习的集成KNN分类器，探索其在数据处理中的潜力。

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

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!

Python构建音乐分类器 利用Python强大的机器学习库，我们可以构建精准的音乐分类器。通过提取音频特征，并使用机器学习算法进行训练，可以实现对不同音乐类型进行自动分类。 步骤： 音频特征提取: 使用librosa等库提取音频特征，例如MFCCs、节奏、音色等。 数据集准备: 收集不同类型的音乐样本，并将其标注为相应的类别。 模型选择: 选择合适的机器学习模型，例如支持向量机、决策树或神经网络。 模型训练: 使用准备好的数据集训练选择的机器学习模型。 分类器评估: 使用测试集评估分类器的性能，例如准确率、召回率等指标。 应用场景: 音乐推荐系统 音乐信息检索 音乐版权识别

开源社区的老牌利器 libsvm，训练分类器的好帮手。它用起来还蛮方便的，支持多种语言，像是 Python、Java、MATLAB 都能无缝集成，调试也省心。你只要准备好训练数据，就能快速上手跑出结果。 libsvm 的命令行工具挺简洁的，参数设置也比较清晰，比如要做标准的二分类，只用几行命令就能搞定。它还自带了交叉验证功能，测试效果不用再自己写一堆额外代码，省了不少事。 如果你对性能比较讲究，可以看看优化 SVM 参数那篇文章，讲得还挺细，像gamma、C这些参数怎么调，影响还真挺大的。 训练数据太大？不想浪费资源？那你会用得上特征约简的技巧。把没用的信息过滤掉再丢进 libsvm，训练效率

这是用Matlab实现的贝叶斯分类器代码。欢迎下载。

本示例代码展示了如何使用 MATLAB 决策树算法对特定疾病进行诊断，提供可下载的代码供参考。

OpenCV 提供了丰富的 Haar Cascades 分类器，涵盖人脸、眼睛、鼻子等物体识别。

Java 的贝叶斯网络分类器工具包，叫jBNC，挺适合搞机器学习实验或者数据挖掘训练的朋友用。功能不复杂，但实用。你要是做文本分类、图像识别之类的任务，它能帮你把数据训得挺不错，响应也快，代码也不臃肿。 jBNC用 Java 写的，逻辑比较清晰，适合二次开发。你直接拿来跑个Naive Bayes或Tree Augmented Naive Bayes实验都没问题。训练、测试、调用都封装好了，不折腾。 以前我拿它做过一份医疗数据的分类实验，还不错，调参也简单。想扩展功能？你可以加你自己的评分函数或结构学习策略，接口挺友好。 要是你还在找贝叶斯算法资料，可以看看这几篇文章，蛮有的： 学习贝叶斯