人脸识别，PCA值得看看，里面有详细的PCA原理介绍，还有可实现的matlab代码

属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发⽣概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望 值⼤于等于零的概率，评价项⽬⻛险，判断其可⾏性的决策分析⽅法，是直观运⽤概率分析的⼀种图 解法。由于这种决策分⽀画成图形很像⼀棵树的枝⼲，故称决策树。在机器学习中，决策树是⼀个预 测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使⽤算法 ID3C4.5,和C5.0⽣成树算法使⽤熵。这⼀度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是⼀种树形结构，其中每个内部

PCA的理论知识已经有很多博客做了清晰的解释，主要概括为找到投影的面使得类间误差最大，转化为找到构建的协方差的特征值与特征向量，在新的投影方向（特征向量）上投影，构建数据库和待检索的人脸进行比对，得到相似度最高的人脸作为查询结果，本文使用ORL人脸数据库基于PCA方法实现人脸识别。