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％ PIEFLAB Main Directory
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％ Contents.m : this file
％ startup.m : startup file: sets Matlab path executed automatically when
％ Matlab command is performed in this directory
％
％ s
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：极值分布在计量经济学、金融工程、计算生物学、工程测量中都有用途，一般常用最小二乘法估计
其参数，但最小二乘法的误差较高．极大似然估计具有比最4 -乘法更好的性质，但由于它的计算往往比较麻
烦．通过极大似然法估计了极值分布的参数，同时给出了求参数的数值解的算法，并通过Matlab程序实现了
这一算法．
,: Extreme value distribution in econometrics, financial engineering, computational biology, e
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强壮的人脸识别系统，发表于cvpr2011年，程序是应用matlab实现-Recently the sparse representation (or coding) based classifi cation (SRC) has been successfully used in face recognition. In SRC, the testing image is represented as
a sparse linear combination of the trai
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类的目的就是根据现有的图像特征建立一个分类器，能够对未知的图像类型进行预测。在现有众多分类
算法中，贝叶斯分类器由于其坚实的数学理论基础并能综合先验信息和数据样本信息，成为"-3前机器学习和数据挖
掘的研究热点之一。本文论述了内容图像检索中基于贝叶斯分类器的图像分类技术。介绍了贝叶斯分类器，叙述了
利用贝叶斯分类器进行图像分类的方法，以及图像特征的分布假定。最后通过对分类器的探讨，总结了贝叶斯估计
分类的不足。-The purpose of class is based on a
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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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