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模式识别中的bayes判别分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，实现典型相关分析。- Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Achieve canonical correlation analys
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代码里有很完整的注释和解释，模式识别中的bayes判别分析算法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。- Code, there are very complete notes and explanations Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model.
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利用自然梯度算法，包括脚本文件和函数文件形式，模式识别中的bayes判别分析算法。- Use of natural gradient algorithm, Including scr ipt files and function files in the form, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm.
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关于超声波倒车雷达测距的，模式识别中的bayes判别分析算法，采用的是脉冲对消法。- About ultrasonic parking radar ranging, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, It uses a pulse of consumer law.
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matla模式识别工具箱，图像模式识别工具箱。辅助判别分析研究。(Matla pattern recognition toolbox, image pattern recognition toolbox. Auxiliary discriminant analysis.)
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Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Prediction Error Method for Parameter Identification - the idea of relaxation, MIT Artificial Intelligence Laboratory identification of the target source.
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LDA的一篇介绍。 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法(An introduction to LDA. LDA's full name is Linear Discriminant Analysis (Linear Discriminant Analysis), is a supervised learning. LDA is a clas
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本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试
“生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决
策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本
文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包
括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领
域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(It is a common discriminant method. In machine learning, it is a supervised learning model, usually used for pattern recognition, classification and regression an
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这是关于图像处理的MVDN算法，多视图线性判别分析(This is the image processing MVDN algorithm, multi-view linear discriminant analysis)
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分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容，理论与实践相结合，向读者演示了matlab在数理统计中的应用。(It respectively introduces the outline of probability and mathematical statistics, statistical estimation, hypothesis test, variance analysis, regression
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MATLAB偏最小二乘法用于判别分析，亲测可用(The partial least squares method of MATLAB is used for discriminant analysis, and the pro-test is available.)
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