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在本文中，我们将制定并彻底讨论概率贝叶斯分类算法及其在Node.JS和JavaScript中的实现，这些算法可主动用于检测和定位包含潜在垃圾邮件和其他未经请求的数据的邮件。

采用朴素贝叶斯算法对雷达点云数据进行分类，先构建kd树对点云领域进行搜寻，后提取点云的法向量、残差、主成分及高程差作为朴素贝叶斯算法的参数，运行程序可得到分类结果图。 （1）主程序为Classify.m （2）../data里为txt格式的训练样本与测试样本点云数据。

项目介绍： 要求： 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法（参考 Python 机器学习） LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类，不用) K 邻近（分类） 决策树，不用 集成模型，不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin

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介绍了第三章的算法实现的不足，分析了问题出现的原因，以及提出了改进算法的方法。第五章算法测试与评估。本章是本文的重点，对算法进行对比测试，得到了准确率、精确率、

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