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【实例简介】周立功ZLG7290这块芯片的驱动，I2C等的驱动都用C写的

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人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上，利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。例子很完整，注释详细。

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用身高体重数据进行性别分类的实验用本组采集的数据作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决策规则；将分类器应用到训练集上计算训练错误率；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错误率。在分类器设计时尝试采用不同先验概率（比如0.5 对0.5，0.24 对0.76 等），考查对决策和错误率的影响。自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。用题2 中得到的似然比或对数似然比为分类指标，粗略画出ROC 曲线。

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