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计算机视觉：模型学习和推理（算法） Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉：模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书，算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的，这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法，每种方法都有两个示例：最大似然估计（4.1，4.4），最大后验（4.2，4.5）和贝叶斯方法（4.3，4.6）。 第一组示例用于单变量正态分布，而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型（判别式），以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型（生成式）。 本章只有一种算法，它是基本的生成分类器，可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外，如书中所述，生成分类器用

近几年多媒体触摸查询系统（即自助查询一体机）供不应求。1996年在美国有将近21,000台自助查询一体机进入市场，到2003年这个数字超过了445000台，增长将近二十倍。它已广泛应用于交易市场、工商、税务、银行、证券、邮政、电信、商场、宾馆、机场、车站、展览馆、体育馆、歌厅、图书馆等公共场所，有效地提高了窗口服务业的档次和服务效率。

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3. 重复执行上述两步骤直至CLOSURE(I)不再增大为止 4. 实现代码如下 1. I为当前状态，X为文法符号，J为I中所有形如A->α·Xβ的项目的后续项

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从官网上下载的，不是csdn下载上别人提供的乱七八糟的东西，之前被坑了，所以自己上传一下。