当前位置：
首页 资源下载
搜索资源 - maximum a posterior
搜索资源列表
-
0下载：
-
-
0下载：
Bayesian based Maximum A Posterior .
It is used for Image Restoration
-
-
0下载：
一种基于最大熵和部件的物体检测方法。在人脸检测上的应用取得了很大的准确率提升。-This paper presents a probabilistic part-based approach for texture and object recognition. Textures are represented using a part dictionary found by quantizing the appearance
of scale- or affine-invariant ke
-
-
0下载：
介绍了一种基于词网的最大似然线性回归无监督自适应算法，并进行了改进。根据解码得到的词网估计变换参数，词网的潜在误识率远小于识别结果，因此可以使参数估计更为准确。传统的一个很大缺点是计算量极大，较难实用，对此本文提出了两个改进技术：1利用后验概率压缩词网；2利用单词的时间信息限制状态统计量的计算范围。实验测定,误识率比传统相对下降了。-Introduced the term network based maximum likelihood linear regression unsupervise
-
-
0下载：
：自适应技术在近年来得到越来越多的重视，其中应用广泛的包括,-.、,//0，该技术利用少量特定
人数据就可以调整码本，快速地提升识别性能，它要求原始的码本有很好的说话人无关性。本文介绍了结合
,//0 自适应的说话人自适应训练（1234536 -74289:3 649<9<=，以下简称1- ）算法，这种方法将每个说话人码本
视为说话人无关码本经过线性变换的结果，在此基础上训练的说话人无关码本更有效剔除了说话人相关信
息，因此在说话人自适应中时能根据特定数据调整更好地逼
-
-
0下载：
汽车高斯曲面拟合
---
2程序，以适应到表面二维高斯：
子= A *的进出口（ -（（西为X0）^2/2/sigmax^2 +（艺Y0的）^2/2/sigmay^ 2）。。）+ b的
这些例程是自动在某种意义上说，他们并不需要出发对模型参数的猜测规范。
autoGaussianSurfML（十一，彝，子）适合通过对模型参数的最大似然（最小二乘）。它首先计算了该模型在许多可能的参数值，然后选择最佳质量设置和细化与lsqcurvefit它。
auto
-
-
0下载：
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类-Bayesian classifier principle a priori probability of the object using the Bayesian formula to calculate the subsequent posterior probability that the object belongs to a certa
-
-
0下载：
C# GDI+ 绘图 串口操作实例，源码内有个Protocol.cs有意思，实现：1)系统时间校订(精确到10ms)：起始符(#)+ +年月日(11 07 06)+小时分秒(17 22 01)+结束符($)，2)系统参数设置（上位机发出）：起始符（#）+系统参数（S）+ +主机编号（00000221）+ +塔机编码（1）+ +坐标X（1681）+ +坐标Y（178.0）+ + 前臂长（56.0）+ +后壁长（10.0）+ +塔顶高（35.0）+ +塔臂高（20.0）+ +最大吊重（12.000）
-
-
0下载：
基于最大后验概率的超分辨图像复原，能够较好的实现频谱外推，实验结果正确-Super-resolution image restoration based on maximum posterior probability, it is possible to achieve a better spectrum extrapolation, experimental results are correct
-
-
0下载：
计算基于最大后验的正则最小二乘，基于该程序可选择正则最小二乘的正则系数及基函数-Calculated based on the maximum a posteriori the regularized least squares
-
-
0下载：
maximum a posterior estimator of magnitude squared speech and also using mmse of SNR uncertainity and many other.
-
-
0下载：
In Bayesian statistics, a maximum a posteriori probability (MAP) estimate is a mode of the posterior distribution.
-
-
0下载：
本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户有可能是想输入the，也有可能是想输入thaw。为了解决这个问题，Naive Bayes分类器采用了后验概率P(c|w)来解决这个问题。P(c|w)表示在发生了w的情况下推断出c的概率。为了找出最有可能c，应找出有最大值的P(c|w)，即求解问题-In this
-
-
0下载：
贝叶斯分类器，通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。-Bias classifier, by a priori probability of an object, using the Bias formula to calculate the posterior probability, the probability that the object belongs to a certain category,
-
