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在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置，而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。-In a model under the condition of complete statistical knowledge, in accordance with the Bayesian decision theory to design an optimal c
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为了对光线变化的图像进行顺利侵害，提出了一
种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法，印先在每个像素点处对不断变化的背景建模，同时计算每个像素点
处的颜色直方图，再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布，然后用贝叶斯学习方法来进行判断，以确定在光线缓慢或者突然变化的时候，每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
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贝叶斯决策理论：根据先验概率、类分布密度函数以及后验概率这些量来实现分类决策的方法.最小错误率的贝叶斯决策：根据一个事物后验概率最大作为分类依据的决策
-Bayesian decision theory: According to the a priori probability, the class distribution as well as the posterior probability density function of these values in order to a
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机器学习中关于贝叶斯公式和全概率公式的PPT讲解 很全面细致-Bayesian machine learning on the total probability formula and the formula is very comprehensive and detailed explanation of PPT
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贝叶斯学习理论使用概率去表示所有形式的不确定性，学习和推理都通过概率规则来实现。-Bayesian learning theory using the probability that all forms of uncertainty, learning and reasoning by probability rules . Bayesian learning , the results of the probability distribution of random variables ,
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合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS)，给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将cS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题，而待重建的图像是该回归模型巾的未知权值参数；利用sBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度，并引入超参数-
Hop sparse Bayesian learning ( SBL ) and compressible sensing theory ( CS ) , give a compressible image recon
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Baysian network of quantum cellular network for reliability analysis and probability based qca design.
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