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Problem2_6
- 使用VB.net编写的对24位位图进行简单图像处理的程序，包括RGB与YIQ数据的相互变换，绘制亮度分布统计图，拉普拉斯滤波。 该程序是我学习图像处理算法是编写的，因此在操作界面方面的考虑较少，你可以按照以下步骤操作：选择一个文件后单击读取BMP文件，然后就可以单击“根据RGB数据绘图”，接着可以单击“RGB to YIQ”将RGB数据转化为YIQ数据，有了YIQ数据后就可以单击“绘制YIQ数据的Y分量”，对于YIQ数据，可以使用拉普拉斯滤波，然后再将Y分量显示出来-use VB.net p
maxminestimate
- 最大最小值估计，适合学习统计理论和模糊方面的结合应用，尤其是在模式识别方面的分类。-largest minimum estimate for statistical learning theory and fuzzy combination of the application, especially in regard to the classification of pattern recognition.
200673024295140
- 这是一个图片在线展示及查看统计系统，功能很不错， 供大家学习参考-This is a display of photographs and viewing online statistical system, functions quite well, and for them to learn from reference
xibaosibie
- 这是细胞识别统计代码程序，值得初学者学习，很实用 值得下-This is the cell identification code statistical procedures, it is worth learning beginners, under very practical worth
statistic_pattern_reconnition_toolbox
- 模式识别中统计模式识别的方法,包括贝叶斯，统计学习，LDA，PCA，SVM的经典方法，是不可多得的算法的toolbox-pattern recognition statistical pattern recognition methods, including Bayesian statistics study, LDA, PCA, SVM classical method, the algorithm is rare in toolbox
DimReduc
- 维数约简工具箱源代码，包括PCA、LLE等学习算法，可用于模式识别、数据挖掘和统计分析等。-dimension reduction toolkit source code, including the PCA, LLE and other learning algorithms can be used for pattern recognition, data mining and statistical analysis.
jiyuDMzhifangtutongjishiyanchongxu
- 基于数字信号处理器TI的DM642实验实现直方图统计实验的程序，对基于这方面学习的朋友有很大的参照价值
touyingpic
- 绘制各种统计图,如饼图,柱壮图,折线图,值得学习
statisticallearningtheory
- 基于统计学习理论的虹膜识别算法研究，构建了一个虹膜识别系统。是一篇博士论文
JZN_STU
- 建立一学生学习成绩的数据文件，每一个学生的成绩记录包括学号、姓名、外语成绩、高等数学成绩、离散数学成绩和平均成绩等六项数据，请你设计一个以下功能的成绩管理程序。 2.功能描述： （1）输入每一个学生的成绩，计算平均成绩； （2）可分屏表列成绩文件score所有成绩记录； （3）根据学号查询学生的成绩和平均分； （4）根据姓名查询学生成绩和平均分； （5）按平均分查询各分数段学生记录； （6）按平均分统计各分数段学生人数，所占总人数的百分比，用直方图描述； （7）按
csfilter.rar
- 本程序是运用kalman filter实现机动目标跟踪的程序，其中运用的模型是当前统计模型！有需要的拿去，大家一起学习！,This procedure is to use kalman filter to achieve maneuvering target tracking procedure, in which the model is the use of current statistical model! Take in need and we can work together to
Matlab_image_segmentation.rar
- 在matlab中完成染色体识别与统计，汽车牌照定位与字符识别两个图像处理方面的应用，步骤清晰，解释详尽，值得学习！,Matlab completed in chromosome identification and statistics, motor vehicle license character recognition and positioning of two image processing applications, these clear, detailed explanatio
QueryControl
- 附件中是一些ArcGIS Engine代码的集合,主要是一些比较常见的GIS功能的实现方法,作者用C#+AE都实现了,可能包括基本GIS地图操作,空间分析,几何或交通网络分析等,内容还不错,可以让不太懂的人学习一下,也可以让比较懂的人借鉴一下。 具体成果有:（1）开发了一些常规的GIS基本功能，如放大、缩小、全屏、查询、查找、量测、鹰眼等；（2）开发了一些常用的空间分析功能，如距离计算、密度分析、栅格插值、表面分析、象素统计、数据转换等。（3）网络分析功能，如计算最临近服务设施。（4）几何网
svm
- 选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
sltoolbox_r101
- 统计学习工具箱，包括在统计学习，模式识别，计算机视觉方面的matlab程序。-Statistical Learning Toolbox organizes a comprehensive set of matlab codes in statistical learning, pattern recognition and computer vision.
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- 支持向量机(Support Vector Machines，简称SVM)是在统计学习理论基础上发 展起来的一种新的通用学习方法，它已初步表现出很多优于已有方法的性能。-SVM (Support Vector Machines, referred to as SVM) is based on statistical learning theory developed a new universal learning method, which has been initially show a
pattern-recognition
- 模式识别的内容，包括模式识别的基本概念、模式识别方法及应用。具体的内容包括：正则化网络、Bayes决策理论、分类器组合、统计学习理论、概率密度估计、非监督学习方法-Pattern recognition, including the basic concepts of pattern recognition, pattern recognition methods and applications.Specific content, including: Regularization Netwo
target-tracking-based-on-SVM
- 将基于统计学习理论中的支持向量机(SVM)应用到目标跟踪领域中"该算法不仅能够自动检测和跟踪视场或图像中预先设定好的目标,而且克服了传统目标跟踪系统的缺陷.-Will be based on statistical learning theory, support vector machine (SVM) is applied to the target tracking in "The algorithm can automatically detect and track field of
renlianjiance
- 人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些
论文
- 20世纪90年代，贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机（Support VectorMachine,SVM）的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法，它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力，解决了小样本、非线性和维数高等难题，并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本