推荐已成为几乎所有基于信息和电子商务系统的组成部分。 推荐系统的目标是利用大量信息和产品目录，并根据用户的选择了解用户的偏好，并通过大量产品空间手动推荐他们无法选择的产品。 该领域的研究已经能够识别出各种算法和方法来做出以用户为中心的推荐。 从每个用户的个性化和偏好的角度来看，基于特定任务或产品领域的要求，每种算法都涵盖了一组不同的参数。 本研究论文讨论了各种推荐系统使用的现有方法及其比较，并提出了一种方法，该方法通过使用 Apriori 算法和关联规则来解决构建推荐系统的现有实践的缺点。

文件包含暗通道程序的m文件，程序没有加入滤波，运行程序可以看到暗通道去雾未对t优化的光晕现象。同时有运行程序的各种数据便于理解程序，附ppt，文件为本人在学习暗通道先验的汇报和练习文件，会有一些不足。希望能帮到也正在学暗通道的人

先验概率和后验概率 用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。 先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识 如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率 类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率 机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率

水下图像成像过程与雾天图像虽然类似,但因水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在颜色衰减并呈现蓝(绿)色基调,传统的去雾方法用于水下图像复原时效果欠佳。针对这类方法出现的缺点,该文根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路,提出一种新的水下图像复原方法。结合光在水中的衰减特性,提出适用于水下图像的颜色失真去除方法,并利用散射系数与波长的关系修正各通道透射率;另外,该文改进的背景光估计方法可有效避免人工光源、白色物体、噪声等影响。实验结果证明,该文方法在恢复场景物体原本颜色和去除背景散射方面效果良好。

【语音去噪】基于先验信噪比的维纳滤波算法语音去噪matlab源码.md

去噪声代码matlab 使用自动编码先验（）进行图像还原 抽象的： 我们建议将去噪自动编码器网络作为解决图像恢复问题的先决条件。 我们基于以下关键观察结果：最佳去噪自动编码器的输出是真实数据密度的局部均值，而自动编码器误差（训练后的自动编码器的输出与输入之间的差）是均值偏移向量。 我们使用此均值偏移矢量的大小（即到本地均值的距离）作为自然图像先验的负对数似然。 对于图像恢复，我们通过反向传播自动编码器误差，使用梯度下降来最大化可能性。 我们方法的主要优势在于，我们不需要为不同的图像恢复任务训练单独的网络，例如使用不同内核的非盲反卷积，或在不同放大倍数下的超分辨率。 我们演示了使用相同的自动编码先验技术进行非盲解卷积和超分辨率的最新结果。 有关方法的详细信息，请参见。 这段代码在Matlab中运行，您需要安装。 内容： ：包括一个用于非盲图像去模糊的示例和一个用于单图像超分辨率的示例。 ：实现MAP功能以实现非盲图像去模糊。 使用Matlab的帮助功能来了解输入和输出参数。 ：为单张图像超分辨率实现MAP功能。 使用Matlab的帮助功能来了解输入和输出参数。 ：使用我们训练有素的DAE

欺诈是电信行业面临的主要挑战。 这些欺诈者损失了大量收入，这些欺诈者开发了不同的技术和策略来欺骗服务提供商。 对于要保留在该行业中的任何服务提供商，应将这些欺诈者的活动造成的预期损失降到最低，甚至不能完全消除。 但是由于海量数据的性质和所涉及的数百万订户的缘故，要发现这一群人变得非常困难。 为此，需要一种最佳的分类器和预测概率模型，该模型可以捕获订户的当前和过去的历史，并对它们进行相应的分类。 在本文中，我们开发了一些预测模型和最佳分类器。 我们模拟了八十（80）个订户的样本：他们的呼叫数量和呼叫持续时间，并将其分类为四个子样本，每个样本大小为二十（20）个。 我们获得了各组的先验概率和后验概率。 我们将这些后验概率分布分为两个样本多元数据，每个样本都有两个变量。 我们开发了区分真实订阅者和欺诈订阅者的线性分类器。 最优分类器（βA+ B）的后验概率为0.7368，我们根据该最优点对订户进行分类。 本文关注的是国内用户，感兴趣的参数是每小时的通话次数和通话时间。

matlab的egde源代码消色前的颜色衰减 该MATLAB代码是朱庆松，麦加明和邵凌在论文“使用颜色衰减先验的快速单图像雾消除算法”中提出的单图像去雾算法的实现。 （） 该代码可以在MATLAB R2014a上运行。 确保您的MATLAB包含了由Kaiming He，Sian Sun和Xiaoxiao Tang在“引导图像过滤”中提出的引导过滤器。 介绍： 将模糊图像放入目录“ inputImgs” 在“ runDehazing.m”开头修改图像路径 在MATLAB中运行“ runDehazing.m”脚本 尝试不同的Beta以获取最佳性能 这是发行版的版本1。 如有其他疑问，请随时与我们联系。 接触 2014年8月

针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

这是一篇图割与形状先验相结合的文章，解决了图像在具有遮挡、背景复杂情况下的分割问题