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基于贝叶斯决策的物体识别 MATLAB
基于贝叶斯决策的物体识别 MATLAB
贝叶斯决策
MATLAB
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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
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模式识别-贝叶斯matlab实例_贝叶斯_贝叶斯实例_贝叶斯matlab_模式识别_matlab_
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模式识别，贝叶斯实例，语言MATLAB，代码实例
BAYES决策的MATLAB程序设计
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用MATLAB语言完成的贝叶斯决策的程序设计.
贝叶斯决策 模式识别实验 matlab
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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：
贝叶斯决策理论常用于模式识别中，这是最常用的一种贝叶斯决策的matlab原程序
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模式识别matlab实例：最小错误率、最小风险贝叶斯决策
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模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，注释清楚丰富。
matlab贝叶斯决策代码-BayesianBWM:贝叶斯BWM
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matlab贝叶斯决策代码贝叶斯最佳-最差方法 该存储库包含贝叶斯最佳-最差方法的 MATLAB 实现。 您需要在您的机器上安装 JAGS。 请参阅以下链接以下载 JAGS： 先决条件 您需要在您的机器上安装 JAGS。 为此，请按照以下步骤操作： 访问 jags 开发站点并按照说明安装 JAGS 的 windows 版本。 在 Windows 中，转到控制面板，“系统和安全”，“系统”，然后单击
matlab 自动识别物体
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应用matlab 检测物体边缘、经形态学处理，最后标记出物体
贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告
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最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 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。贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。在风险相同时，最小错误率贝叶斯决策的准确率等于最小风险贝叶斯决策的准确率，即最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策
MATLAB代码最小风险贝叶斯决策
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一个最小风险贝叶斯决策的程序，很不错，推荐。
贝叶斯背景建模与目标识别
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参考文献：Bayesian Modeling of Dynamic Scenes for Object Detection
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
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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MATLAB的贝叶斯分类器
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基于MATLAB对数据库进行的贝叶斯分类器的设计
基于贝叶斯的手写识别程序
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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。
基于改进贝叶斯程序学习的物体形状分类
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为解决传统物体形状分类方法存在训练时间长以及形状描述不准确的问题, 提出一种基于改进贝叶斯程序学习的图像分类方法。先将物体轮廓进行预处理并分割为长度固定的轮廓片段, 使用形状描述符记录其形状信息, 然后采用高斯混合模型对同一类物体的轮廓片段集训练出轮廓片段库, 最后从测试图像的轮廓上均匀提取10个轮廓片段作为测试样本的解析, 使用贝叶斯分类器计算样本解析与每类轮廓片段库中轮廓片段的拟合相似度, 以
基于贝叶斯决策的分类
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使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。
基于Matlab轮廓匹配的物体识别系统的程序
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物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现
BOW模型物体识别
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做物体识别方面的 可以看下这个论文 应用了流行的BOW模型
基于Matlab 实现二维正态分布贝叶斯决策面可视化 包括线性与非线性决策面.rar
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完全自己打码，实现了基于Matlab 实现二维正态分布贝叶斯决策面可视化，包括线性与非线性决策面； 三种情况：①∑1 = ∑2 = σ^2*I，②∑1 = ∑2 ≠ σ^2*I，③∑1 ≠ ∑2。
贝叶斯分类器matlab实现
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matlab代码，有详细解释，产生正态分布随机数据，划分训练集测试集，用Bayes分类器分类
朴素贝叶斯算法的matlab程序实现（极大似然估计和贝叶斯估计）
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朴素贝叶斯算法，matlab程序，极大似然估计，贝叶斯估计
matlab实现决策
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matlab实现的ID3-分类决策树-算法 matlab实现决策树cart算法 决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行)
二抽取代码MATLAB-Tennis-Tracker:使用Matlab中的Blob分析来跟踪网球比赛中球员的程序
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二摘代码MATLAB 网球追踪器 使用Matlab中的Blob分析来跟踪网球比赛中球员的程序 有两个文件：Tennis_tracker，tracker_with_percent 第一个输出运动跟踪结果，并生成视频文件和玩家运动图 第二个生成的图除了具有在球场区域中的移动百分比的图外，还生成相同的输出，但是对网球场的检测不准确 它们都从输入文件夹中获取输入，并在输出文件夹中生成输出-输入和输出文件夹
基于贝叶斯框架的目标检测
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实现基于贝叶斯框架的目标检测技术研究，创建了GUI界面，实现了时间差分法、背景减除法、光流法、高斯背景建模算法等多种算法处理效果对比，还实现了灰度处理、二值化等多种图像处理功能
一个例子的贝叶斯决策代码
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课程作业：根据数据判定是否去打网球的贝叶斯决策。Design a program to calculate for any values of basd on the data in Table 1.
贝叶斯决策例程
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贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽不能控制客观因素的变化，但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率，并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。
基于MATLAB的移动物体检测.pdf
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MATLAB最小错误率贝叶斯决策
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计算男女身高,非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序，可直接使用，模式识别
基于轮廓识别物体算法
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基于轮廓识别物体算法。
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基于mutlab平台，利用算法对物体进行识别
基于贝叶斯的文字识别案例
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这个是用于文字识别的matlab程序，其中包含了一部分文字库，含有文字特征提取程序，手写识别文字程序，文字识别测试程序等文件
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