ccprmod公司

Matlab中央文件交换系统中基于概率建模(ccprmod.m)的分类器能力。在模式识别中,一个常见的问题是计算分类器对给定对象的能力。目前所发展的能力计算方法都是基于分类器的精确决策,即正确/错误的分类。函数ccprmod.m使用分类器为对象生成的类支持的全部1xC元素向量来计算能力,其中C是类的数量。该函数基于类支持的概率建模,使用Cβ概率密度函数(pdf)。首先,定义pdf的参数,使每个pdf的期望值等于分类器对相应类的支持。然后构造一个随机参考分类器(RRC)。RRC的类支持是前面描述的pdf的随机变量。最后,将分类器能力计算为RRC正确分类的概率。详见[1]。[1] Tomasz Woloszynski,Marek Kurzynski,动态集成选择分类器能力的概率模型,模式识别,第44卷,第10-11期,2011年10月至11月,第2656-2668页

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