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- 图像的贝叶斯分类，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法
ViSurvPostureClassification.ra
- 基于水平垂直投影图的人体动作分类器，贝叶斯分类方法，含样本图。可对视频文件实时检测，基于opencv库,Based on the level of the vertical projection of human action classification, and Bayesian classification methods, including sample plans. Video files can be real-time detection, based on the opencv
Bayes-Iris
- 根据贝叶斯原理设计的一个简单的分类器，利用已知样本数据训练后，分类器就可以对未知样本进行分类。（实验时采用的是Iris数据集。）-According to the design of a simple Bayesian classifier, using the known training sample data, the classifier can classify the unknown samples. (Experiments using the Iris data set.)
bayesian
- 利用贝叶斯公式进行设计分类器的设计，分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 -Designed using Bayes classifier design, respectively, to make the same and different covariance both cases, the discriminant classification boundaries.
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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
bayes-classify
- 用于图像分类研究的似然函数模式分类的贝叶斯分类器源程序-bayes classify used for Digital Image Processing
Matlab-Bayers
- 用matlab实现的贝叶斯分类器程序，关于图像的贝叶斯分类程序-matlab bayesian classification
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- 利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法-Minimum probability of misclassification Bayesian classifier for image classification
Iris
- 一个用贝叶斯分类器实现的分类例题-Bayesian classifier
beiyesi
- 贝叶斯分类器对正常细胞与异常细胞的matlab分类程序-Bayesian classifier matlab classification procedures on normal cells and abnormal cells
Improved-Naive-Bayesian-classifier
- 对朴素贝叶斯算法的进一步改进。朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系，以及它的被动学习策略，影响了它的分类性能。本文从不同的角度出发，讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类性能的方法。为进一步的研究打下坚实的基础-Naive Bayes algorithm further improved. Naive Bayes classifier is a simple and efficient classifier, but its attr
CT-tracking
- 一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒-A simple and efficient tracking algorithm based on compressed sensing. Firstly, with the random sensing matrix compressed sensing RIP co
bayesgauss
- BAYESGAUSS贝叶斯分类器对高斯模式。 D = BAYESGAUSS(X,钙、马、P)计算贝叶斯决策 n维的功能模式的行X。 n-by-n-by-W大小的CA是一个数组,其中包含了协方差 的矩阵大小n-by-n,W类的数量。 大小n-by-W 马是一个数组,其列。柯尔- 水洼意味着向量。一个赔偿。矩阵和平均向量必须 为每个类指定,即使一些都是平等的。X是大小 K-by-n,K是模式的数量分类。P是 1-by-W数组,包含发生的概率
CT_code_matlab
- 一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类-Real-time Compressive Tracking proposed by Kaihua Zhang in The Hong Kong Polytechnic University
m1
- 实现贝叶斯分类器，按最大概率和最小风险的分类决策-Implement Bayesian classifier, according to the maximum and minimum risk probability of classification decisions
bayes
- 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法-bayes with matlab