本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

气体传感器是一种常用的气体测量仪器，可以将某种气体体积分数转化成对应电信号的转换器，具有性能稳定、使用灵活、可靠性高、维护简便等优点。气体传感器有哪些类型呢？下面小编就来具体介绍一下气体传感器的分类，希望可以帮助到大家。　　气体传感器的分类　　半导体传感器　　这种类型的传感器在气体传感器中约占60%，根据其机理分为电导型和非电导型，电导型中又分为表面型和容积控制型，表 1示出各种半导体传感器。　　（1 ） SnO2半导体是典型的表面型气敏元件，其传感原理是S nO2 为n 型半导体材料。当施加电压时，半导体材科温度升高，被吸附的氧接受了半导体中的电子形成了O2-或O2-原性气体H2、CO、CH

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。

从数学角度来说，分类问题可做如下定义：       已知集合： 和 ，确定映射规则 ，使得任意 有且仅有一个 使得 成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）       其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，

一、按输入信号的特征分类 恒值控制系统（恒值调节系统，自动调节系统） 程序控制系统 随动系统（伺服系统） 二、按描述元件的动态方程分类 线性系统 非线性系统 三、按信号的传递是否连续分类 连续系统 离散系统 四、按系统的参数是否随时间而变化分类 定常系统 时变系统 第四节 自动控制系统的分类

基于最小错误概率的贝叶斯分类器

学习SVM 的很好的文档，可以好好交流一下

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文本分类 使用Python进行文本分类的简单实践 文件 内容 罗基奥.py 使用 Rocchio 算法的文本分类。 每个文档都在一个向量空间中表示。 在训练阶段，找到每类文档的质心。 在测试阶段，计算测试文档到每个质心的距离，并将文档分配到最近的质心类。 天真的eBayes.py 使用朴素贝叶斯算法的文本分类。 每个文档在一个向量空间中表示。 在训练阶段，学习字典每个术语的类先验和类条件概率。 在测试阶段，文档被分配给给定测试文档具有最大后验概率的类。 这是一个 IPython 笔记本，展示了使用 scikits-learn 机器学习库的完整但简单的文本分类管道。 管道从文本清理和标记化开始，然后将每个文档投影到一个向量空间中。 Tfidf 加权用于对向量进行归一化。 然后测试一些分类器； 使用它们的默认参数。 最后，在蛮力参数网格搜索上使用 10 倍交叉验证，找到了一些分类器的最

样例如下： TD 矿业工程 TD-0 矿业工程理论与方法论 TD-05 矿业工程与其他学科的关系 TD-9 矿山经济 TD91 选矿理论 TD912 矿石性质及类型 TD913 矿石可选性的研究 共计42354条分类，excel表两列，一列的编号，另一列是名称。 按大类字母顺序排列。