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原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-714246-812365.html本文主要是对机器视觉以及与其密切相关的机器学习，模式识别等领域的研究团队做一个的汇总。网上目前流传最广的几个版本中有很多链接已经失效，同时许多新的研究小组没有加入，因此对最新信息的一个聚合应当会十分有用。需要说明的是，本文所汇总的都是网站能够正常访问，并且近3年来

在Matlab中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩阵trianing，每行都属于一个分类类别，分类类别构成一个整数列向量g(共有m行），待分类的k个数据（长度为n）作为行向量，得到一个矩阵sample，然后利用classify函数进行线性判别分析（默认）。它的格式为：                classify(sample,training,group)  

原文链接：http://blog.csdn.net/datoubo/article/details/8579862信号处理和模式识别方面的 matlab toolbox如果你做wavelet，ica，pca，svm，kernel等方法，希望下面的工具对你有帮助。Signal Processing (Top)Filter Design with Motorol

归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内，因为我们得到的样本数据中可能一个特征向量的某几个元素的值非常大，使得特征数据不在一个数量级，因此必须限定在一个合适的范围内。归一化就是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。没有经过归一化，寻找最优解的过程：经过归一化，把各个特征的尺度控制在相同的范围内：

转载出处：http://blog.csdn.net/kylinxu70/article/details/23065651k-重交叉验证(k-fold crossValidation)：在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次