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C/C++
基于贝叶斯分类的手写数字识别
基于贝叶斯分类的手写数字识别
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h:7个
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贝叶斯分类
数字识别
模式识别
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2011-08-15
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此程序用c++编写,模式识别课程设计,基于贝叶斯分类的手写数字识别软件
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基于贝叶斯的手写数字识别
浏览:123
基于贝叶斯的手写数字识别,C语言实现代码....................................................................................................................................................................................
基于贝叶斯分类器的手写体数字识别
浏览:178
4星 · 用户满意度95%
基于贝叶斯分类器的手写体数字识别,识别率为87%,加大训练样本识别率更高。
贝叶斯分类器实现手写数字识别
浏览:140
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。
手写数字识别.贝叶斯分类算法
浏览:109
MATLAB源码实现手写数字识别,模式识别经典分类算法,识别率有待提高,思路清晰,适合新手入门学习使用
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别(实验报告)
浏览:49
利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。太大不布出来。 利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。太大不布出来。
贝叶斯实现手写数字识别.zip
浏览:44
贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试(0~9数字,32*32),贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算,用于python实现具体逻辑。
Matlab基于贝叶斯,朴素贝叶斯,最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码
浏览:72
含有三份代码,都是用matlab实现,分别是基于贝叶斯,基于朴素贝叶斯,基于最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码。其中朴素贝叶斯用到了PCA,准确率达到95%
基于朴素贝叶斯的手写数字识别
浏览:200
3星 · 编辑精心推荐
基于朴素贝叶斯的手写数字识别,code中包含data,中间利用了PCA降维方法,识别精度达到95.42%
matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码
浏览:148
4星 · 用户满意度95%
matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码
基于贝叶斯的手写识别程序
浏览:106
完整的,基于贝叶斯的手写字识别程序,可以正常运行,很不错的资源。
手写数字识别
浏览:46
特征选择使用多目标遗传算法的手写体数字识别
基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别
浏览:94
5星 · 资源好评率100%
基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .
【手写数字识别】基于贝叶斯分类器实现手写数字识别matlab源码含GUI.md
浏览:200
【手写数字识别】基于贝叶斯分类器实现手写数字识别matlab源码含GUI.md
opencv,pca特征压缩,贝叶斯分类器,手写数字识别
浏览:81
4星 · 用户满意度95%
刚完成的模式识别课程设计,热乎的哦 从图像的矩阵存储到pca特征压缩再到贝叶斯分类器的机器学习 最后整合成对0~9数字的识别功能 使用的是opencv的api,需要机器上配置好opencv 有详细的课程报告,实验代码也是分开编写的,能够独立执行 最后整合成了mfc的形式
手写体数字识别原始数据和贝叶斯代码python实现
浏览:18
4星 · 用户满意度95%
手写体数字识别原始数据,0~9数字,32*32,贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算,可用于python学习实践。 github免费下载:https://github.com/HeCCXX/CSDNDownloading/raw/main/%E6%89%8B%E5%86%99%E4%BD%93%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D
贝叶斯决策 模式识别实验 matlab
浏览:54
4星 · 用户满意度95%
有一组(20个)待识别的细胞样本,其先验概率为0.8(正常)和0.2(异常); 其观察值相应的类条件概率密度如下,试利用最小错误率贝叶斯决策规则和最小风险贝叶斯决策规则,分别设计一个分类器,对它们进行分类(分为两类,正常和异常), (结果表述格式自己设计,表达清楚每个样本的分类情况即可)。风险损失值: 正常状态下(第二行)和异常状态下(第三行)细胞特征观察值的类条件概率密度:
基于贝叶斯决策的物体识别 MATLAB
浏览:13
基于贝叶斯决策的物体识别,根据物体的颜色来进行物体识别
基于C++的手写数字识别系统
浏览:40
5星 · 资源好评率100%
暑期实训基于C++的手写数字的识别系统,内含实训报告及代码。
朴素贝叶斯实现mnist数字识别
浏览:74
初学机器学习,使用python实现的朴素贝叶斯算法实现数字识别,使用mnist数据集训练和测试
用 Python 实现一组手写数字识别.zip
浏览:74
用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割,将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库,采用卷积神经网络进行识别
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Select.obj
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DigitIdentify.bsc
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DigitIdentify.sbr
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MainFrm.obj
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Select.sbr
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StdAfx.h
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2KB
res
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405B
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yxj426
2013-04-03
能运行 但不懂啊……
yuan_a_yuan
2015-01-05
学习一下,还不错
woxinyongheng360
2013-12-16
可以运行,可以实现功能。
wjf19920920
2014-11-08
能运行,很实用。。。。
mayanli2013
2013-12-06
可以运行,可以学习一下,虽然不是我需要的,还是谢谢分享了。。。
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konggujushi2010
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