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    Research on Bayesian Learning Theory and Its Application
    贝叶斯学习理论及其应用研究
    Combining sparse Bayesian learning with the principle of the support vector tracking(SVT), the relevance vector tracking (RVT) is presented.
    结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT)。
    Boosting Naive Bayesian Learning
    增强型朴素贝叶斯学习
    Urban Traffic Multi-agent System Based on RMM and Bayesian Learning
    基于RMM和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统
    A SEMANTIC DESCRIPTION MODEL OF LUNG CANCER CHROMATIC IMAGES BASED ON BAYESIAN LEARNING
    一种基于Bayesian学习的彩色肺癌图像语义描述模型
    Video Image Segmentation Based on Bayesian Learning
    基于贝叶斯学习的视频图像分割(英文)
    A Negotiation Model Based on Bayesian Learning
    一个基于Bayesian学习的协商模型
    Bayesian learning and inference algorithm based on Bayesian Networks Toolbox
    基于贝叶斯网络工具箱的贝叶斯学习和推理
    Studying on Prior Distribution in Bayesian Learning
    贝叶斯学习的先验分布的研究
    Chapter four is "Static and Dynamic Bayesian Learning".
    第四章是探讨静态信息和动态信息的贝叶斯学习。
    Bayesian Learning Theory represents uncertainty with probability and learning and inference are realized by probabilistic rules.
    贝叶斯学习理论使用概率去表示所有形式的不确定性,通过概率规则来实现学习和推理过程。
    Combining sparse Bayesian learning with the principle of the support vector tracking(SVT),the relevance vector tracking (RVT) is presented.
    结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT)。
 

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