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是一個(gè)關(guān)于圖像matting的新的貝葉斯的方法，04年新提出來(lái)的，比以前的幾種方法效果要好
標(biāo)簽： matting 圖像 貝葉斯
上傳時(shí)間： 2015-10-13
上傳用戶：zhengzg
這是給Bluetooth開(kāi)發(fā)者的工具程序,須使用RFcli shell才能使用!
標(biāo)簽： Bluetooth RFcli shell 程序
上傳時(shí)間： 2015-10-17
上傳用戶：asasasas
開(kāi)發(fā)環(huán)境是CCS。這是一個(gè)DM642平臺(tái)下的基于高斯平滑算法編寫(xiě)的圖象處理程序。
標(biāo)簽： CCS 642 DM 開(kāi)發(fā)環(huán)境
上傳時(shí)間： 2015-10-18
上傳用戶：dbs012280
高斯過(guò)程是一種非參數(shù)化的學(xué)習(xí)方法，它可以很自然的用于regression，也可以用于classification。本程序用高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn)分類！
標(biāo)簽： 高斯 過(guò)程 參數(shù)
上傳時(shí)間： 2015-10-22
上傳用戶：gxf2016
用的是飛斯卡爾的一個(gè)小單片機(jī),做的一個(gè)遙控器接收代碼..接收頻率是38KHZ
標(biāo)簽： KHZ 接收 38 卡爾
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：aeiouetla
貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器，它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數(shù)，然后基于最小錯(cuò)誤率分類準(zhǔn)則進(jìn)行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因?yàn)檎龖B(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題。幸運(yùn)的是，參數(shù)估計(jì)問(wèn)題已經(jīng)被很好的解決了。 基于正態(tài)分布的協(xié)方差的不同，正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器可分為：歐式距離分類器、馬氏距離分類器、線性判別分析、對(duì)角線性判別分析、二次判別分析和對(duì)角二次判別分析。 在具有模式的完整統(tǒng)計(jì)知識(shí)條件下，按照貝葉斯決策理論進(jìn)行設(shè)計(jì)的一種最優(yōu)分類器。分類器是對(duì)每一個(gè)輸入模式賦予一個(gè)類別名稱的軟件或硬件裝置，而貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯(cuò)誤概率最小或者在預(yù)先給定代價(jià)的情況下平均風(fēng)險(xiǎn)最小的分類器。它的設(shè)計(jì)方法是一種最基本的統(tǒng)計(jì)分類方法。 目標(biāo)：編程實(shí)現(xiàn)正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器。
標(biāo)簽： 分類器 貝葉斯
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：葉山豪
之前有人傳過(guò)`不過(guò)是沒(méi)有資源只有代碼的` 我在重新傳一遍有資源的`是一個(gè)滑雪的游戲`類似flash的打企鵝`
標(biāo)簽： flash 資源 代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：123456wh
VC開(kāi)發(fā)的等值線分析代碼 -高斯法計(jì)算曲面方程值并計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)值 這個(gè)是簡(jiǎn)單的用于畫(huà)直線,圓,以及圖象填充等經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn),跟CAD的畫(huà)圖界面很類似,但是十分簡(jiǎn)單.
標(biāo)簽： CAD 分 代碼 高斯
上傳時(shí)間： 2015-11-03
上傳用戶：xaijhqx
列主元高斯消去法 是我學(xué)習(xí)計(jì)算方法A時(shí)編寫(xiě)的 完成了列主元高斯消去法實(shí)現(xiàn)方程組求解。
標(biāo)簽： 高斯 計(jì)算方法 編寫(xiě) 方程
上傳時(shí)間： 2015-11-16
上傳用戶：ayfeixiao
這是一個(gè)用 vc++編寫(xiě)的史密斯圓圖軟件
標(biāo)簽： vc 編寫(xiě) 史密斯圓圖 軟件
上傳時(shí)間： 2015-11-20
上傳用戶：cc1015285075
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