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Attrain_v2d
- 一个基于adaboost的人脸检测分类器训练程序，用MMATLAB写的，希望能和大家分享，已通过测试。 -Based on the human face detection adaboost classifier training procedures, written in MMATLAB, and we hope to share, has been tested.
matlab-SVM
- SVM分类程序，可进行多分类，可直接在MATLAB平台上运行，已试过-SVM classification procedure, the multi-classification
Bbeyessa
- 详细介绍了贝叶斯公式在自动文本分类领域的使用，并且提到了关于于互信息特征提取的方法。和其分类的例子。，已通过测试。 -Described in detail the use of the Bayesian formula in the field of automatic text classification, and mentioned on the mutual information feature extraction method. And the classification
BBayes_Classia
- 贝叶斯分类器，利用后验概率，对对已知属性对象进行分类可直接使用。 -Bayesian classifier using posterior probability classification known attribute object can be used directly.
Bbayyes11111a
- Bayes分类器设计，对模式识别有一个初步的理解，能够根据据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 已通过测试。 -Bayes classifier design, a preliminary understanding of pattern recognition, and a profound understanding that has been tested according to according to their own design on Bayesian deci
BBayyesClasssa
- 贝叶斯分类器，bayesian classifier，贝叶斯斯分类器，bayesian classifier 已通过测试。 -Bayesian classifier, Bayesian, the classifier the Bayeux MEP classification, bayesian classifier has passed the test.
Tacaa_coloorh
- 本程序源码为蚁群算法在图像分类中的应用的源程序源码。。（图像的大小为30*30） 可直接使用。 已通过测试。 -The program source code for ant colony algorithm for image classification application source code. . (Image size is 30* 30) can be used directly. Has been tested.
Ssvmm_light_mV
- SVM Light的多分类源代码，尤其是可用来做文本分类。SVM（支持向量机机）方法是目前已知的最优秀的分类方法之一。SVM不仅能用来分类，也能用来做回归。 -The SVM Light classification of source code, in particular, used to make text classification. SVM (support vector machine machine) method is one of the currently known
HmomenttU
- HU的七阶不变矩，具有旋转，平移不变性，对图像描述稳定，，对于图像分类，匹配具有重要的作用，已通过测试。 -HU seven-order moment invariants, rotation, translation invariance, stable image descr iption for image classification match has an important role, has been tested.
Data-Classification-and-Recognition
- 提出一种基于模糊C 均值的支持向量机分类算法，通过模糊C 均值算法对未知类别数据 进行划分，然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行 数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的弊端，提高了数据分类的效率。-Support vector machines classification algorithm is proposed based on Fuzzy C-Means, Fuzzy C-Means algorithm unknown
k-iris
- 模式识别中用于完成数据的分类而用到的一种方法-k近邻。是将已有数据划分到3个类中，本方法中解决数据Iris数据的划分问题。将150个4维数据划分到3类。K近邻法是求最近的K个元素从而将其划分到已有类中。-Pattern recognition for the completion of the classification of the data used in a way-k neighbors. The existing data are divided into three classes
911sz7.0
- 闪字链接网DIV版 7.0 新加功能: 1. 修复6.0用户提交已知BUG (更新重点) 2. 增加ASP伪静态*HTM互换 (更新重点) 3. 优化模板，访问速度更快 4. 增加首页广告位，后台直接管理 (更新重点) 5. 改写分类，可做子类 6. 高速代码重写，速度更快，更美观 7. 提示：选择HTM，建议后台设置(审核状态为关闭) ASP伪静态看自己需要选择，选择H TM，请生成全部网址页 8. 本套程序功能完整无错，无任何后门，无任何限制！感谢大家对闪
syyumi_1.0
- 商易域名交易管理系统 1.0 具体功能如下： 1.可以分类，我现在给分的是国内域名、国际域名、中文域名、通用网址四类 2.后台可以修改，添加，删除你发布的域名 3.后台还可以发公告，联系我们等信息 4.在线留言功能 5.可以后台增加，删除管理人员 6.后台用户用md5 32位加密 7.防注入功能 8.程序保证很完全，除非你的服务器让人家给黑了 9.新增了域名的注册商，就是域名在哪注的 10.新增了域名介绍页 11.新增了，导航 随 后台 增加分类而增加
newjor
- 新编写的Jordan BP神经网络，已测试，运行良好，可用于数据预测、分类，及模式识别。-Create an Jordan backpropagation network for data prediction.
CallPhoneLogs
- Android读取 通话记录源码，可以按来电·已接·未接分类，是初学者很不错的参考资料。-Android read read call records source calls received missed classification, is a very good reference information for beginners.
W78-CMS-V2.7.3-GBK
- 提供一个w78企业网站管理系统，已授权 管理目录是admin 用户名 admin 密码 admin 请注意：在上传到空间上。请去掉官方的广告及超连接。 以防被官方发现。会被攻击。 不然请用我的去版本版本。二个程序是一样的。只不过我把产品分类及图片全删除而已经。请大家放心用。-Provide a of w78 corporate website management system, has authorized manage
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aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
jxc
- 带办公OA 属于精品下载可以试用 基本功能介绍： 1、产品入库，入库查询 （对已有产品可快速入库） 2、库存管理，库存调拨 （可设置库存报警功能，库存不足的情况下程序将自动报警） 3、产品出库，出库查询 4、统计报表 （各时段统计） 5、会员管理 6、员工管理 7、工资管理 8、单位管理 9、仓库管理 10、产品分类管理 （设置二级分类）-With OA office belongs to the boutique downlo
MyBayes
- 2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 设以下模式类别具有正态概率密度函数： ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T} ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T} （1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。 （2）绘出判别界面。 3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为 ：，，，， ：，，， ，试问属于哪一类？