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1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124230303 2、基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测（Matlab代码） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

新闻大师 根据内容相关性在5个类别（热门故事，娱乐，技术，商业，健康）中获取最新新闻 项目发展 该项目是在Python-Django框架中开发的，您可以在documentation文件夹中阅读该项目的完整实现。 基本思想 从获取各种来源的新闻 使用朴素贝叶斯分类器对新闻进行分类（技术，娱乐，商业，健康） 根据新闻标题的内容对新闻进行分类并显示在Web浏览器上 内容选择因素： 文章年龄（出版日期） 源质量 文字品质 情感分数 机器学习算法 使用朴素贝叶斯实现训练模型，支持向量机和使用keras进行深度学习模型作为数据集，获得朴素贝叶斯分类器的最高准确性（0.89） 数据集

程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性 评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义如下: 另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法，即 MSE值越小，表明去噪后的图像与原始图像更相似，去噪效果好。 还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即 其值越接近1，说明去噪后的图像与理想图像越相似。

地表土壤水分和降水具有高度相关性，是2个密切相关的地-气相互作用参量。采用同时反演获取的土壤水分和大气降水数据来研究土壤水分的变化情况，定量理解降水和土壤水分之间的物理联系，进而可以获得对反演算法改进有用的信息。采用被动微波辐射计AMSR-E反演获得的全球地表土壤水分和降雨率数据作为研究对象，一共收集了2005年10月1日至2006年10月31日之间共395d的AMSR-E全球日土壤水分产品和升、降轨道瞬时降雨率数据。把降雨率轨道产品经过等积割圆柱投影并重采样到同日土壤水分产品相当的25km分辨率EASE

用于研究matlab的数字数据的相关性，并出图。对于有科研需求的用户，有很大的借鉴作用

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该数据集是一份车险出险保险理赔数据，Loss代表车辆是否出险，其他变量为车主特征、汽车特征。

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