1.类定义
在ml.hpp中有以下类定义：
[cpp] view
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class CV_EXPORTS_W CvNormalBayesClassifier : public CvStatModel
{
public:
CV_WRAP CvNormalBayesClassifier();...
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2014-06-20 12:56:27
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贝叶斯分类器
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。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive
Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-06-13 13:46:25
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本文对应公开课的第13个视频，这个视频仍然和EM算法非常相关，第12个视频讲解了EM算法的基础，本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型（Mixture of Gaussian, MoG）的EM推导、混合贝叶斯模型（Mixture of Naive Bayes，MoNB）的EM推导、因子分析模型（Factor Analysis Model）及其EM求解。由于本章内容较多，故而分为AB两篇，本篇介绍至混合模型的问题。...
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2014-06-05 07:01:14
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背景&目标：
1、sport.tar 是体育类的文章，一共有10个类别；
用这些原始材料构造一个体育类的文本分类器，并测试对比bayes和cbayes的效果；
记录分类器的构造过程和测试结果。
2、user-sport.tar 是用户浏览的文章，每个文件夹对应一个用户；
利用上题构造的文本分类器，计算每个用户浏览各类文章的占比；
记录计算过程和结果。...
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2014-05-09 14:03:40
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1.Introduction and backgrounds作为本周的论文之一，这是一篇bag
of
features的基本文章之一，主要了解其中的基本思路，以及用到的基本技术，尽量使得细节更加清楚。文章中比较了两个基本的方法，分别是：BAYES和SVM。bag
of keypoints的基本原理是...
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2014-05-07 10:09:17
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最近需要看的数学书：1 凸优化2 矩阵分析3 随机过程4 实变函数最近需要学习的专业课书籍1
bayes网络2 prml3 统计学习基础4 pgm
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2014-04-30 13:06:13
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1.算法简介
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是无监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。
本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户...
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2014-04-29 13:38:20
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介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了。本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述，巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解。一 朴素贝叶斯分类器基础回顾
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义，特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单，但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。 ...
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2014-04-29 10:26:47
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