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SVM算法dd,来自国外做数据挖掘和文本分类的-SVM algorithm dd, from abroad to do data mining and text classification
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用于文本分析和分类的pLSA(Probability Latent Semantic Analysis)的Matlab算法，含有测试数据及算法原理介绍。也可用于图像分析。相比原来的版本，增加了示例程序demo.m，以实现可视化效果，用户更容易使用和理解pLSA算法。-For text analysis and classification of pLSA (Probability Latent Semantic Analysis) of the Matlab algorithm with tes
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数字图像处理及实例应用，包括图像的边缘检测，阈值分割算法，文字与非文字区域的划分-And examples of digital image processing applications, including edge detection, threshold segmentation algorithm, text classification with non-text area
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支持向量机和EM最大熵文本分类算法，压缩包中包括了测试文本词典，停用词表等-Support vector machines and EM maximum entropy text classification algorithm, compressed package includes a test text dictionary, stop word table
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整理图像特征点提取和分类的程序（可以作为场景分类的前期工作），自己调试过能运行，特征点提取用的SIFT算法，使用K-means聚类算法，将得到的20个聚类中心写入txt文本中-Finishing the image feature point extraction and classification procedures (which can be as the preparatory work of the scene classification), their own debugging
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c4.5分类器 支持向量机算法 文本分类 样本支持 核函数算法-c4.5 classifier SVM text classification algorithm sample support kernel function
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利用贝叶斯朴素算法对文本的内容的褒贬属性进行分类-Naive Bayesian algorithm to appraise the contents of the text property classification
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该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示：
第1章 OpenCV的探险之旅;
第2章 OpenCV基础知识介绍;
第3章 图形用户界面和基本滤波;
第4章 深入研究直方图和滤波器;
第5章 自动光学检测、目标分割和检测;
第6章 学习目标分类;
第7章 识别人脸部分并覆盖面具;
第8章 视频监控、背景建模和形态学操作;
第9章 学习对象跟踪;
第10章 文本识别中的分割算法;
第11章 使用Tessera
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