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搜索资源列表

  1. ANewImageRetrievalMethodUsingObjectSemantics

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  2. 为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000 幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也
  3. 所属分类:WEB源码

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:274.48kb
    • 提供者:焦亚民
  1. apriori

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  2. apriori算法的java代码,APRRORI算法使用频繁项性质的先验知识,逐层搜索迭代,用K-项集产生(K+1)-项集。APRRORI算法的一个显著特点是:利用APRIORI性质,压缩了频繁项集,提高了算法的效率。
  3. 所属分类:JSP源码/Java

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:21.51kb
    • 提供者:xinyuanwo
  1. Apriori

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  2. 数据挖掘中经典的关联规则先验算法java实现-association rule
  3. 所属分类:Java Develop

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:9.75kb
    • 提供者:
  1. MyAstar

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  2. 人工智能主观贝叶斯算法,根据充分性度量LS、必要性度量LN、E的先验概率P(E)和H的先验概率P(H)作为前提条件,分析P(H/S)和P(E/S)的关系。-Artificial intelligence subjective Bayesian algorithm
  3. 所属分类:Java Develop

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:13.56kb
    • 提供者:冯冰清
  1. DataMiningApriori

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  2. 以mushroom数据集为训练集的先验分类算法的实现。-failed to translate
  3. 所属分类:Java Develop

    • 发布日期:2017-12-01
    • 文件大小:47.12kb
    • 提供者:邵洲
  1. Apriori-

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  2. Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性质算法。正如我们将看到的,算法的名字基于这样的事实:算法使用频繁项集性质的先验性质。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k项集用于探索(k+1)项集。首先,通过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后L1用于找频繁2项集的集合L2,L2用于找L3,如此下去,知道不能在找到频繁项集k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描。-
  3. 所属分类:JavaScript

    • 发布日期:2017-11-02
    • 文件大小:5.27kb
    • 提供者:接待费
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