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搜索资源列表

  1. 用元决策树组合多个分类器的方法

  2. 在机器学习中，分类器融合已经成为一个新的研究领域。该本文介绍了用元决策树（MDT）融合多个分类器的新方法，阐释了 MDT、元属性以及用MDT组合多个分类器的stacking框架。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-16
    • 文件大小：249856
    • 提供者：yifanyingzyf

  1. 改进的AdaBoost分类器在视频中的体育场景检测

  2. 摘要：提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类：草地运动，冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景，提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征，然后用改进的可自动选择特征boosting方法为每一类体育场景分别建立AdaBoost分类器。该文提出的方法应用在国际视频处理评测TRECVID2003中的“体 育场景”语义特征抽取任务上，取得了很好的效果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-17
    • 文件大小：115712
    • 提供者：zpp100

  1. 模式识别分类器性能评价

  2. 对分类器的性能描述，确定描述准则 我们会讨论如何判断一个分类器的有用性，及如何比较不同的分类器。我们不但有多种不同类型的分类器可供选择，而且在每种类型的分类器中也有多种选择，比如在k-最近邻分类器中选择多少近邻、在树状分类器的叶节点中需要例子的最少数目，在Logistic模型中使用哪些预测变量的子集，和在神经网络的隐层中有多少个神经元

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-08
    • 文件大小：249856
    • 提供者：hutwangzm2008

  1. Bayes（贝叶斯）分类器的设计

  2. 基于最小风险贝叶斯决策的分类器，模式识别实验报告，word版，里面有实验原理、matlab源程序及运行结果和输出图像。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：82944
    • 提供者：shangjie87

  1. 基于Fisher准则的线性分类器设计

  2. 基于Fisher准则的线性分类器设计，模式识别课程的实验报告，word版，有实验原理、matlab源程序、运行结果及输出图像。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：495616
    • 提供者：shangjie87

  1. 混合模式分类 Combining Pattern Classifiers

  2. 混合模式识别、分类器集成、多算法集成、分类器融合。 注意是英文的共360页 1 Fundamentals of Pattern Recognition 2 Base Classifiers 3 Multiple Classifier Systems 4 Fusion of Label Outputs 5 Fusion of Continuous-Valued Outputs 6 Classifier Selection 7 Bagging and Boosting 8 Miscellanea

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-06-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：shaoyoujing

  1. opencv训练分类器的论文

  2. 关于使用adaboost算法和cascade算法实现的分类器很好的论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-19
    • 文件大小：264192
    • 提供者：newfeitian

  1. Random Ferns 分类器

  2. PAMI 论文 Random Ferns分类器，简单、高效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：gcatsjtu

  1. 基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器

  2. 基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：146432
    • 提供者：yangliuy

  1. 智能Web算法-包含文本、推荐、聚类、分类、分类器组合.pdf

  2. 智能Web算法-包含文本、推荐、聚类、分类、分类器组合.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-19
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zhangdidabao

  1. 信息检索中knn分类器

  2. 代码包括两部分： 第一部分：控制台程序，实现了包括从下载网页到构建vsm的knn分类的整个预处理过程。设计到下载网页、提取网页文本、将文本分词（用到计算所分词系统）、构建词典及vsm。 第二部分：knn分类器。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-09-11
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：handongyexue

  1. 引用 Weka学习一（分类器算法） .docx

  2. 数据挖掘的过程一般如下： 1. 读入训练、测试样本 2. 初始化分类器 3. 使用训练样本训练分类器 4. 使用测试样本测试分类器的学习效果 5. 打印分类结果

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-11-28
    • 文件大小：20480
    • 提供者：zys800228

  1. 线性分类器设计

  2. 对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。（注意讨论算法中参数设置的影响。）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-04
    • 文件大小：90112
    • 提供者：u011005581

  1. OpenCV人检测分类器

  2. opencv中haar+Adaboost已经训练好的分类器。有双目、身体等等，出自专家之手，必属精品，CV 1.0版本。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-11-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hewoods

  1. opencv haar分类器内存静态加载

  2. opencv使用cvHaarDetectObjects的时候需要用到haar分类器，而此前我们都需要从文件face.xml中载入，为了开发测试等工作的方便，特地研究了下CvHaarClassifierCascade的结构，然后实现了静态化分类器，将face.xml融合到程序中静态存储，这样在测试、实验的时候使用人脸检测的时候就不需要老是带着个face.xml，浪费时间。节省无意义的时间开销。总之就是为了方便，简洁。能够帮到你，是我莫大的荣幸。 说明：这个包包里面是一个vs2010的工程（静态库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：aa512690069

  1. non_linear_svm分类器（可运行）

  2. 如名称non_linear_svms，非线性SVM分类器，本程序可以直接在opencv3.0上直接运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-02
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yyyyrryy

  1. 鼠标标定区域训练 SVM分类器 高斯建模

  2. 用鼠标画轮廓选择正负样本，训练SVM分类器、混合高斯建模。把OPENCV的相关文件拷贝到目录下即可运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-03-08
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：syuanbol

  1. 聚类\分类器源程序_调试通过

  2. 自己写的聚类、分类器源程序 调试效果很好，欢迎使用!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-30
    • 文件大小：189440
    • 提供者：genedu

  1. 基于朴素贝叶斯方法的垃圾邮件分类器

  2. 包含25封正常邮件、25封垃圾邮件以及分类器源代码，适合ML初学者使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：13312
    • 提供者：hey___man

  1. opencv人脸/人眼/人体识别分类器

  2. opencv已训练好的haarcascades分类器，共22个，包括了人脸、人眼、人体等各种分类器。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：oyezhou
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