1. 线性判别函数 本章介绍的线性判别函数都归属于判别式模型，即对于分类问题，根据判别函数$g(x)$的取值进行判断，比如正数归为第一类，负数与零归为第二类。关于判别式模版与生成式模型的区别可以阅读我以前的 "博客])(https://www.cnblogs.com/szxspark/p/84268 ...
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2018-11-08 13:19:27
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关键词移动车牌识别、安卓车牌识别、车牌识别sdk、移动端车牌识别sdk手机拍照识别车牌技术原理手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定，并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时
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2018-11-08 11:00:26
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1. 概率密度函数的参数估计 前文讲到了利用贝叶斯决策理论构建贝叶斯分类器，初学者难免会有疑问，既然已经可以通过构建贝叶斯分类器的方法处理分类问题，那为什么还要学习本章节内容？ 事实上，贝叶斯分类器的缺可以通过计算先验概率与类条件概率来设计最优分类器。但是对于大多数实际问题，我们往往无法知道这两个概 ...
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2018-11-08 00:21:39
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贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论是解决分类问题的一种基本统计途径，其出发点是利用概率的不同分类决策，与相应决策所付出的代价进行折中，它假设决策问题可以用概率的形式描述，并且假设所有有关的概率结构均已知。 各种概率及其关系 先验概率： $$P(\omega_i)$$ 后验概率： $$P(\omega_i ...
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2018-11-07 21:37:28
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关键词移动车牌识别、安卓车牌识别、车牌识别sdk、移动端车牌识别sdk手机拍照识别车牌技术原理手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定，并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时
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2018-11-07 20:42:48
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虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当然，为了便于理解，我们从二值分类（binary classification）开始，在这类分类问题中，y ...
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2018-11-07 15:28:24
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来源：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting （1） 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
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2018-10-31 15:40:55
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一、介绍 1、模板匹配 通俗讲就是以图找图，通过图中的一部分来找它在图中的位置(模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域)。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配 ...
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2018-10-29 14:50:20
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1、模式识别的方法分为：生成式模型(Generative Model)和判别式模型(Discrimitive) 1)生成式模型 对于输入x和类别标签y：生成式模型主要是估计它们的联合概率分布P(x,y) 主要的方法有：Gaussians、 Naive Bayes、Mixtures of Multin ...
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2018-10-27 00:10:52
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最近的工作涉及可穿戴传感器系统的原型设计，构建人类活动数据集，以及开发模式识别和机器学习算法以模拟和识别人类活动。在本文中，我们专注于提高人类活动分类性能的特征选择和模式识别算法。众所周知，高质量的特征对于提高任何模式识别系统的分类精度至关重要。在人类活动识别中，通常使用通过机械运动测量计算的平均值 ...
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2018-10-22 13:07:41
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