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strred
- 全参考型视频质量评价方法，基于统计和机器学习的方法，发表在2012年TIP-Full reference type video quality assessment method based on statistical and machine learning methods, published in the 2012 TIP
mlj
- 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。-Data mining generally refers to data from a large number of algorithms to search through the process in which information is hidden. Data mining i
list-statistics
- 这是一个，用c++编写的链表统计方法，对学习数据结构的人很有帮助-This is a linked list of statistical methods used c++ prepared for learning data structures helpful
Transitive-Re-identification
- 行人再识别。人再次鉴定的准确性可以显著提高给定一个训练集,演示了外表的变化与非重叠的两个摄像头。我们测试时是否能保持这种优势直接标注的训练集并非对所有现场camera-pairs可用。给定的训练集捕捉相机A和B之间的对应关系和不同的训练集捕捉相机B和C之间的对应关系,传递鉴定算法(TRID)建议提供了一个分类器(A,C)对外观。该方法是基于统计建模和使用一个边缘化的推理过程。这种方法可以显著减少注释工作固有的学习系统。-Person re-identification accuracy can
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- .细胞处理计数 基于VC的细胞识别统计系统源代码，灰度和彩色图像处理的典型案例，学习VC数字图像处理的一个很好的方法 。-Cell processing count VC based cell identification statistical system source code, gray and color image processing of a typical case, learning VC digital image processing a good method.
MedSTC-2norm-win
- 机器学习,监督学习，无监督学习，统计方法，包含机器学习算法。-computer learning
mkbbtwgx
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用热核构造权重，是路径规划的实用方法，包括回归分析和概率统计，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。-Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Thermonuclear using weighting factors Is a practical method of path planning, Including regression analysis and prob
vjecajum
- 包括回归分析和概率统计，各种kalman滤波器的设计，一种流形学习算法（很好用），包含优化类的几个简单示例程序，数学方法是部分子空间法。- Including regression analysis and probability and statistics, Various kalman filter design, A fluid manifold learning algorithm (good use), Optimization class contains several simp
ythkxvyy
- 可以广泛的应用于数据预测及数据分析,是机器学习的例程，针对EMD方法的不足,双向PCS控制仿真，主要为数据分析和统计，gmcalab 快速广义的形态分量分析，添加噪声处理，匹配追踪和正交匹配追踪。- Can be widely used in data analysis and forecast data, Machine learning routines, For lack of EMD, Two-way PCS control simulation, Mainly for data ana
ckbvayaa
- 用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，ICA（主分量分析）算法和程序，一种噪声辅助数据分析方法,研究生时的现代信号处理的作业，包括回归分析和概率统计，三相光伏逆变并网的仿真，欢迎大家下载学习，包括广义互相关函数GCC时延估计。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and proce
wfutf
- 发式扫描引擎：一种自学习的扫描方法，可以根据客户提供的内容，在扫描过程中对算法做出适当的实时调整。 3.统计扫描引擎：依据据概率统计算法，根据已有信息来推断客户提供的新信息是否是垃圾信息。 4.词法扫描引擎：根据已有词库，对所有信息进行扫描，能有效阻止非法，反动，等阻碍网络和谐发展的信息。 另外我们目前可以扫描木马，病毒等信息，由于木马和病毒库较小，只能识别出少量木马病毒,以后会不断加强。-Scanning engine: a self-learning scan method, c
Matlab_STCv0
- 时空上下文视觉跟踪（STC）算法的解读与代码复现 该论文提出一种简单却非常有效的视觉跟踪方法。更迷人的一点是，它速度很快，原作者实现的Matlab代码在i7的电脑上达到350fps。 该论文的关键点是对时空上下文（Spatio-Temporal Context）信息的利用。主要思想是通过贝叶斯框架对要跟踪的目标和它的局部上下文区域的时空关系进行建模，得到目标和其周围区域低级特征的统计相关性。然后综合这一时空关系和生物视觉系统上的focus of attention特性来评估新的一
huiyen_V4.5
- 一种流形学习算法（很好用），包括回归分析和概率统计，相关分析过程的matlab方法。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Including regression analysis and probability and statistics, Correlation analysis process matlab method.
Knn
- Knn源码，k最邻近方法，是一种统计分类器，属于惰性学习，对于包含数据特征变量筛选尤其有效-Knn source, k nearest neighbor method is a statistical classifier learning are inert, it contains the data for the characteristic variable filter is especially effective
OntologyLearning
- 本体学习相关研究 （1）ConcepLearing 从文本中学习本体概念，使用中科院NLPIR进行分词（也有jieba分词版本的），然后在根据统计（互信息/卡方值）和Topic Model（PLSA）的方法进行实验对比。 -Ontology learning research (1) ConcepLearing learning ontology concept the text, use the CAS NLPIR word segmentation (also jieba Wo
VCPP
- VC++版的源代码统计工具，可以按文件夹自动搜索源代码文件，并统计出每一个文件的代码行数、注释行数，可以自由添加文件类型、设定统计方法、还可以保存文件。虽然现在不怎么用这种工具，但可以学习一下算法和文件操作方面的知识。-VC++ version of the source code statistics tool, you can automatically search the source code files by folder, and statistics of each file c
perceptron
- 用python简单实现感知机，仅供参考学习。 理论参考李航的《统计方法学习》第二章-Use python to simply implement the perceptron, for reference only. Theoretical reference Li Hang s statistical method of learning Chapter II
coursera--Assignment-answers
- 机器学习入门级算法，机器学习课堂答案全套。包括牛顿方法，生成学习算法，贝叶斯统计正则化，奇异值分解算法等- U673A u5686 u5B06 u5E6 u5E2 u5E2 u2113 u7E1 u7B97 u6CD5 uFF0C u673A u5668 u5B66 u4E60 u8BFE u5802 u7B54 u6848 u5167 U65B9 u5c2 u53F3 u651F u7Bc R U6C
mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
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- 关于学习混合高斯背景建模，其是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景。(Study on the mixed Gauss background modeling, the representation method of pixel sample statistics based on the background, the probability density statistics such as