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贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类，而是通过计算得出属于某一类的概率，具有大概率的类便是该对象所属的类； 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用，即并不是一个或几个属性决定分类，而是的属性都参与分类； 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的，也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法，可用于分类和预测。但在实际中，它并不能直接利用，它需要知道据的确切分布概率，而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据，并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定，它可以自动报警并有效协助警察。同时，安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的安全性。
车牌识别系统主要解决的问题车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着的作。具体概括如下:电子警察系统电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓拍功能和违章逆行抓拍功能等内容。
车牌识别系统的识别过程和步骤通常是汽车到车牌识别监控摄像头，然后通过车道。此时，每个人都会发现，当车牌识别系统不停车时，他们可以畅通无阻地通过车道。由于车辆通过动态图像记录的时间，光学图像通过前端转换为信号，有利于除存储和信息传输外，车牌识别摄像头操作后，识别结果传输到云平台，云平台处理数据分析验，信息内容传输Led在智能屏幕上，然后将开关门命令传输到智能门释放车辆。车主离开停车场时，可以提前app完成自助支付，对于无汽车，您可以扫描车牌识别系统上的二维码进行支付。如果您不擅长使用在线支付，您也可以选择自助支付机或在手动岗亭完成支付。