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机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
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图像格式压缩的经典论文，主要包括JPEG,NIT,SAR,傅立叶变化等各种算法，以及各种遥感图像的压缩算法，每篇论文都很经典，学习图像压缩的建议下载-Classic paper compression image format, including various algorithms JPEG, NIT, SAR, Fourier changes, as well as a variety of remote sensing image compression algorithm, each
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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Nowadays, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is the
mainstay of image retrieval systems. To understand the query
semantics and users expectations so as to communicate faithful
results in terms of accuracy, Relevance Feedback (RF) was
incorp
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用photo response non uniformity PRNU算法提取Camera Fingerprint的全部文献，用于做图像以及视频取证， 反取证的科研工作者一起交流学习 -uniformity PRNU algorithms to extract all the literature Camera Fingerprint with photo response non, used to make images and video evidence, anti-forensics s
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SIMULATION TOOL FOR THE TEACHERS/UNDERGRAD
STUDENTS WITH A VIEW TO TEACHING/LEARNING CPU SCHEDULING ALGORITHMS
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Reading text photographs is a challenging
problem that has received a significant amount of attention.
Two key components of most systems are (i) text detection from
images and (ii) character recognition, and many recent methods
have been pro
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