原创 貝葉斯分類器-基礎知識
本文轉載自:http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html,作者:phinecos(洞庭散人) ==============================
原创 貝葉斯分類器--文本分類應用
本文轉載自:http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html,謝謝原作者! 源代碼下載:NaviveBayesClassify.rar Preface 文本
原创 貝葉斯分類器--原理流程應用
本文轉載自:http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html,感謝原作者張洋。 =======================
原创 貝葉斯分類器-資源總結
本文轉載自:http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7330652,謝謝原作者。 ===============================================
原创 圖像特徵檢測(Image Feature Detection)
本文轉載自:,http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/03/03/ImageFeatureDetection.html。 =================================
原创 來自MIT人工智能實驗室:如何做研究
轉載自:http://www.cnitblog.com/vincentff7/。 作者:人工智能實驗室全體研究生 編輯:David Chapman 版本:1.3 時間:1988年9月 譯者:柳泉波 北京師範大學信息學院2000級博士生
原创 貝葉斯分類器--概念
本文轉載自:http://blog.csdn.net/caiye917015406/article/details/7884293,謝謝原作者! ==============================================
原创 Shark:強大的開源C++機器學習庫
本文轉載自:http://sigvc.org/bbs/thread-872-1-1.html,謝謝原作者哈。 Shark 是一個快速、模塊化、功能豐富的開源 C++ 機器學習庫,提供了各種機器學習相關技術,比如線性/非線性優化、基於內核
原创 OpenCV機器學習(1):貝葉斯分類器實現代碼分析
OpenCV的機器學習類定義在ml.hpp文件中,基礎類是CvStatModel,其他各種分類器從這裏繼承而來。 今天研究CvNormalBayesClassifier分類器。 1.類定義 在ml.hpp中有以下類定義: class C
原创 曬曬名企大公司的工資收入
本文轉載自:http://blog.donews.com/kejihaowenzhang/archive/2013/05/13/230.aspx,呵呵,參考一下。 下面這些是網上收集的一些名企、外企的普遍工資收入,當然每個人收入都
原创 6 個優秀的開源 OCR 光學字符識別工具
本文轉載自:http://sigvc.org/bbs/thread-870-1-1.html,謝謝原作者的分享!! =============================================================
原创 C++開源庫詳細介紹,歡迎補充
聲明:本文轉載自:http://www.cnblogs.com/kanego/archive/2011/11/10/2244957.html,謝謝原作者! C++在“商業應用”方面,曾經是天下第一的開發語言,但這一桂冠已經被jav
原创 機器學習資源大全zz
機器學習資源大全zz 發表於:2012年04月21日 00:32 1 發信人: pennyliang (pennyliang), 信區: MachineLearning 標 題: 機器學習資源大全(歡迎補充,持續更新) 發信站: 水木
原创 21世紀初最有影響力的20篇計算機視覺期刊論文
轉載自:http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2012/12/04/2801481.html#2570952,謝謝 選取論文的原則: (1)期刊論文,主要來源於以下期刊:TPAMI,IJCV
原创 貝葉斯分類器--文本分類的C語言實現
本文轉載自:http://blog.csdn.net/caiye917015406/article/details/7887221,謝謝原作者! ==============================================