随笔分类 - 贝叶斯概率
摘要：/** 文字识别 隐马尔可夫模型 共3+n种状态S B Mn E AMap 为状态转移概率矩阵 4*4,表示从{S B M E}到{S B M E}的概率 BMap 为当前字属于某种状态{S B M E}的概率 * */ //有限状态 const S = ['S', 'B', 'Mn', 'E']
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摘要：//通过贝叶斯概率机器学习 const execMathExpress=require('exec-mathexpress'); //一个神经元,同过学习特征，判断是否发出信号 class Yuan { constructor(props) { this.props=props||{}; } //学
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摘要：//通过贝叶斯概率机器学习 const execMathExpress=require('exec-mathexpress'); //一个神经元,同过学习特征，判断是否发出信号 class Yuan { constructor(props) { this.props=props||{}; } //学
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摘要：const fs = require("fs")const PNG = require('pngjs').PNG;function getPixelsSync(filename){ return new Promise(function (resolve,reject) { fs.createReadStream(filename) .pipe(new ...
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摘要：颜色分类，之后补充图片成矩形，找出左上角点，之后找出{ r: 212, c: 41, w: 78, h: 80 }；r为行y,c为列x，w为宽度，h为高度； 输出：0为背景，1表示文字部分，2为杂色 文字：我
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摘要：逻辑原理： 1、找出图片种最多的一种颜色，将它的相似颜色和它分类成0； 2、找出剩下的颜色种的最多一种颜色，将它的相似颜色和它分类成1； 3、找出剩下的颜色种的最多一种颜色，将它的相似颜色和它分类成2； 如果类别限制为maxTagNum,将剩下的颜色都分类成maxTagNum
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摘要：https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1561552141135&di=170679fcee4e69499f94b5167c8e474a&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fb-ssl
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摘要：//回行扫描函数 left、top、right、bottom function scanRound(x,y,w,h,isOpenFunc,callfunc) { const map={} function isOpen(x,y) { if(map[x+','+y]){ return 0 } if(x=w||...
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摘要：app.js 特征函数 makeFeatures.js 配置文件，定义了分类名称、训练集位置 config.js 入口工具，存在了bayes公式相关运算 utils/Bayes.js 每个文件都有特征，将特征组合成矩阵 单个特征存在的情况，属于类别的概率，getFeaPosInTag.js 找出每个
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摘要：已上传到npm，NPM包地址： https://www.npmjs.com/package/exec-mathexpress //运行demo
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