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

使用VS2019创建工程并添加opencv环境后，新建c++文件后，复制代码即可运行

vc++ 包含Ling-Spam 特征库和先验概率的计算 提取垃圾邮件的中的核心词汇 提取正常邮件的中的核心词汇 反馈机制

用Python进行地质记录数据机器学习 使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测。

参数说明： I： 已有的图像(待去雾的图像) J： 要恢复的无雾图像 A： 全球大气光成分，分r、g、b三个通道，三维向量 te： 透射率矩阵 t： 滤波平滑后的透射率矩阵 求出每个像素RGB分量 中的最小值，存入一幅和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定。暗通道先验的理论指出，J_dark会趋向于0。

Association-Rules-Movies-Dataset-Using-Python：为所有数据集准备规则1）尝试不同的支持和置信度值。 观察不同支持和置信度值的规则数量的变化2）更改先验算法中的最小长度3）使用不同的图对获得的规则进行可视化

依据背景光的海洋光学定义, 提出了一种新的自然光照条件下的水下图像复原方法。基于合理假设及光学理论公式推导, 估计出计算背景光所需的水体光学参数(衰减系数和散射系数); 利用散射系数与波长的关系分别计算红、绿、蓝三个通道的传输函数值, 并使用导向滤波精细化传输图像; 最终通过逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明所提算法在恢复场景物体原始颜色及去除背景散射方面有一定的优势。