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Parzen-window-method
- 此为模式识别中Parzen窗法估计概率密度函数。 全部程序流程如下： 1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本数N1和窗宽、体宽； 2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本数N2和窗宽、体宽； 3、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M； 4、利用Parzen窗法估计概率密度函数判别男女性别； 5、对本判别的错误率进行统计。 -This is the pattern recognition
test2
- 输入若干个整数，再输入一个-1。 输出整数的和。 如： 输入：3 8 2 1 9 -1 输出：23 -Enter number of integers, and then enter a-1. Output integer and. Such as: Input: 3 8 2 1 9-1 Output: 23
Fisher-linear-discriminant-method
- 此为模式识别中的Fisher线性判别方法求分类器。进行了男、女错误率和总错误率的统计。 全部程序流程如下： 1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本均值m1和内离散度S1； 2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本均值m2和内离散度S2； 3、求最佳变换向量和阀值点； 4、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M； 5、把最佳变换向量和阀值点、x代入判别方程g（x）； 6、对本判别的错误率进行
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
test2[3.3]
- 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。-Artificial intelligence abbreviation for the AI . It is developed for simulation, extension and expansion of human intelligence theory, methods, techniques and applications of a n
test2[3.4]
- 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。-Artificial Intelligence is achallenging science, this work must understand that computer literacy, psychology and philosophy.
test2[3.8]
- 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 -Artificial intelligence in the computer field, has been even more widely appreciated. And robots, economic and political decision-making, control systems, simulation systems.
mf
- test1: a simple example for optical flow: 1 take the camera man picture for example 2 move it with subpixels (interpolate to get the result) 3 optical flow to estimate the motion test2-7 simple examples for picture rotation and translations