是一個關(guān)于圖像matting的新的貝葉斯的方法，04年新提出來的，比以前的幾種方法效果要好
標簽： matting 圖像 貝葉斯
上傳時間： 2015-10-13
上傳用戶：zhengzg
這是給Bluetooth開發(fā)者的工具程序,須使用RFcli shell才能使用!
標簽： Bluetooth RFcli shell 程序
上傳時間： 2015-10-17
上傳用戶：asasasas
開發(fā)環(huán)境是CCS。這是一個DM642平臺下的基于高斯平滑算法編寫的圖象處理程序。
標簽： CCS 642 DM 開發(fā)環(huán)境
上傳時間： 2015-10-18
上傳用戶：dbs012280
高斯過程是一種非參數(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。本程序用高斯過程實現(xiàn)分類！
標簽： 高斯 過程 參數(shù)
上傳時間： 2015-10-22
上傳用戶：gxf2016
用的是飛斯卡爾的一個小單片機,做的一個遙控器接收代碼..接收頻率是38KHZ
標簽： KHZ 接收 38 卡爾
上傳時間： 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)，然后基于最小錯誤率分類準則進行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因為正態(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計問題。幸運的是，參數(shù)估計問題已經(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、對角線性判別分析、二次判別分析和對角二次判別分析。 在具有模式的完整統(tǒng)計知識條件下，按照貝葉斯決策理論進行設(shè)計的一種最優(yōu)分類器。分類器是對每一個輸入模式賦予一個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誤概率最小或者在預(yù)先給定代價的情況下平均風(fēng)險最小的分類器。它的設(shè)計方法是一種最基本的統(tǒng)計分類方法。 目標：編程實現(xiàn)正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器。
標簽： 分類器 貝葉斯
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：葉山豪
之前有人傳過`不過是沒有資源只有代碼的` 我在重新傳一遍有資源的`是一個滑雪的游戲`類似flash的打企鵝`
標簽： flash 資源 代碼
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：123456wh
VC開發(fā)的等值線分析代碼 -高斯法計算曲面方程值并計算網(wǎng)格點值 這個是簡單的用于畫直線,圓,以及圖象填充等經(jīng)典算法的實現(xiàn),跟CAD的畫圖界面很類似,但是十分簡單.
標簽： CAD 分 代碼 高斯
上傳時間： 2015-11-03
上傳用戶：xaijhqx
列主元高斯消去法 是我學(xué)習(xí)計算方法A時編寫的 完成了列主元高斯消去法實現(xiàn)方程組求解。
標簽： 高斯 計算方法 編寫 方程
上傳時間： 2015-11-16
上傳用戶：ayfeixiao
這是一個用 vc++編寫的史密斯圓圖軟件
標簽： vc 編寫 史密斯圓圖 軟件
上傳時間： 2015-11-20
上傳用戶：cc1015285075
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