注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 高斯混合模型GMM估计算法推导

  2. 高斯混合模型，GMM，分类器，MLE算法公式推导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-19
    • 文件大小：270336
    • 提供者：xiaoding133

  1. 简单的基于高斯模型的两类分类器

  2. 基于高斯模型建立的概率模型，作为一个两类的分类器，在Matlab上实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u011436616

  1. 最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序

  2. 最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序。入门必备。　详细请参考本人的博客http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10375579

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-27
    • 文件大小：22528
    • 提供者：ranchlai

  1. 基于贝叶斯分类器的手写体数字识别

  2. 基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u012733178

  1. 贝叶斯分类器

  2. 这是模式分类中的课程代码，其中包含所有的模式分类算法的实现实验，程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、机器学习的同学有很重要的参考价值，本程序实现的算法为：贝叶斯估计 编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，假设两个模式类的分布均为高 斯分布。模式类1 的均值矢量m1 = (1, 3)t，协方差矩阵为S1 =(1.5, 0; 0, 1)，模式类2 的 均值矢量m2 = (3,1)t，协方差矩阵为S2 =(1, 0.5; 0.5, 2)，先验概率 P1

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2014-04-30
    • 文件大小：5120
    • 提供者：chennankuan

  1. 模式识别分类器C代码

  2. 两维样本，自动生成高斯概率分布，估计概率密度函数，对结果进行评价，实现分类，通过实验方法估计错误率

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-06-15
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：tk606

  1. 高斯混合模型

  2. matlab 用EM算法来训练高斯混合模型分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-21
    • 文件大小：40960
    • 提供者：songkun123

  1. 朴素贝叶斯分类

  2. 朴素贝叶斯学习器是贝叶斯学习方法中实用性很高的一种方法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-12-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011179643

  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. 高斯分类器-决策面

  2. 博客http://blog.csdn.net/eric_pycv/article/details/72814452所用代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-05-30
    • 文件大小：2048
    • 提供者：eric_pycv

  1. 高斯线性分类器MATLAB小算例

  2. 在MATLAB中随机生成散点图，并通过高斯线性分类器对散点进行高斯线性分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_43004528

  1. 高斯分类器非线性分类MATLAB算例

  2. 在MATLAB中随机生成散点图，高斯线性分类器无法正常分类的情况下对散点进行高斯非线性线性分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_43004528

  1. 基于主动学习的图像分类研究

  2. 常见的主动学习方法分为三类，分别是基于membership的主动学习，基于流的主动学习和基于池的主动学习。本文针对基于池的主动学习方法研究，通过对无标记的数据进行价值评价，然后价值高低的排序，从而得到最佳无标签数据，并且进行对最佳的无标签数据打标，并入到训练集合中，最后进行模型和分类器的训练，以便得到最佳效果。 具体来说，使用基于熵的不确定性方法和基于margin策略的不确定性度量方法进行价值评价，在无标签数据中，找到奇异样本点，也就是最有价值的样本点，然后进行打标，进入到训练样本中。最后进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：programmer0000

  1. 高斯分类器，实现超平面可视化

  2. 使用matlab训练高斯分类器，实现超平面的可视化显示，内含测试图片和运行结果图。应用matlab自带classify函数实现，通过模型参数获得超平面信息，完成超平面可视化。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：157696
    • 提供者：qq_36670139

  1. 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

  2. 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38508821

  1. python机器学习之贝叶斯分类

  2. 一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器已表现出较高的分类准确性和运算性能。基本贝叶斯分类器假设一个指定类别中各属性的取值是相互独立的。这一假设也被称为：类别条件独立，它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算。 二、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38565628

  1. 高斯NB：基于朴素贝叶斯分类器的语音性别识别-源码

  2. 高斯NB 基于朴素贝叶斯分类器的语音性别识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：412672
    • 提供者：weixin_42116705

  1. 基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法

  2. 为了利用雷达高分辨距离像(HRRP)中的相位信息改善识别系统性能，提出了一类针对复距离像的目标识别新方法。分析了复距离像的统计特性，将识别领域常用的三种高斯模型——自适应高斯分类器(AGC)模型、联合高斯(JG)模型和概率主分量分析(PPCA)模型推广至复数域对复距离像统计建模。研究表明，这三种模型及其参数估计结果均不受距离像初相的影响。此外，为了解决噪声环境中的稳健识别问题，进一步提出了噪声稳健的模型修正方法。实验结果显示：在识别过程中加入距离像相位信息能够获得更高的正确识别率；且经过噪声稳健

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717870

  1. 基于贝叶斯分类器的电力变压器设备故障诊断研究

  2. 变压器是电网的核心设备，其健康状态关系到电力系统的安全运行，开展变压器故障诊断既有实用价值，又有研究意义。变压器故障诊断的传统方法为国际电工委员会发布的IEC三比值法，该方法存在诊断准确率低、对编码以外的部分样本无法诊断等弊端。鉴于此，本文提出了一种基于统计规律的故障诊断方法，利用变压器油中溶解气体作为特征量，以故障类型为分类结果，采用朴素贝叶斯算法，建立了基于贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型。为验证本文模型的效果，采取了两次实例测试：单次随机试验表明，本文模型将诊断准确率较IEC传统方法提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：916480
    • 提供者：weixin_38547421

  1. 基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型

  2. 多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一，本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨，设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes，提出了基于“组耦合度”的可调多取向分组评价模型，该模型较好地将组内节点间往返时延、分组丢失率和跳数3个指标对组内通信的影响有机地量化融合。Clustyes算法在NS-3上进行了模拟，结果表明，使用该算法获得的分组具有组内节点通信性能好、稳定性高、物理距离近的优点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38547421
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »