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  1. 贝叶斯分类器的应用-论文下载

  2. 论文： 摘 要：贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基本方法。依据贝叶斯决策理论设计的分类器具有最优 的性能， 即所实现的分类错误率或风险在所有可能的分类器中是最小的， 因此经常被用来衡量其他分类器设 计方法的优劣。贝叶斯决策是一个很有效的分类工具， 但它仍然存在着一定的错误率和风险， 因此还需进一 步的改善和完善。 关键词： 贝叶斯决策理伦； 最优； 分类错误率； 分类工具 中图分类号： 1 ' P 3 9 1 ． 4 文献标识码： A 文章编号： 1 6 7 1— 6 5 5 8 ( 2

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-23
    • 文件大小：183296
    • 提供者：prolq

  1. 贝叶斯决策理论(PPT幻灯与WORD文档)

  2. 1、贝叶斯分类器 2、正态分布决策理论 3、关于分类的错误率分析 4、最小风险Bayes分类器 5、Bayes分类器算法和例题 6、聂曼－皮尔逊判别准则 8、7、最大最小判别准则 9、决策树 10、序贯分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：592896
    • 提供者：xuwentao185122

  1. MATLAB代码最小错误率贝叶斯决策

  2. 自己编写的，很实用的基于最小错误率的贝叶斯决策！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-28
    • 文件大小：4096
    • 提供者：honghong_1990

  1. 贝叶斯决策理论机器学习数据挖掘

  2. 贝叶斯分类器 正态分布决策理论 关于分类的错误率分析 最小风险Bayes分类器 Bayes分类器算法和例题 聂曼－皮尔逊判别准则 最大最小判别准则 决策树 序贯分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-29
    • 文件大小：833536
    • 提供者：moxibingdao

  1. 贝叶斯决策 模式识别实验 matlab

  2. 有一组（20个）待识别的细胞样本，其先验概率为0.8（正常）和0.2（异常）; 其观察值相应的类条件概率密度如下，试利用最小错误率贝叶斯决策规则和最小风险贝叶斯决策规则，分别设计一个分类器，对它们进行分类（分为两类，正常和异常）， (结果表述格式自己设计，表达清楚每个样本的分类情况即可)。风险损失值： 正常状态下（第二行）和异常状态下（第三行）细胞特征观察值的类条件概率密度：

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-06
    • 文件大小：104448
    • 提供者：gangannini

  1. 基于最小错误率的贝叶斯决策判别法

  2. 本代码给出了模式识别中贝叶斯决策方法的C++实现和matlab实现代码，对相关的学习具有引导作用。希望能够对你们的学习具有帮助！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-10-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：whu_tonghui

  1. 基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

  2. 统计决策理论是处理模式识别问题的基本理论之一，而贝叶斯决策理论方法又是统计模式识别中的 一个基本方法，它可以有效地对大量数据进行分析，并生成相应的分类器，对于数据的分类识别有着重大的意义。 把最小错误率的贝叶斯方法运用到手写英文字母的识别中，提高了分类的准确性和有效性

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2012-11-02
    • 文件大小：834560
    • 提供者：happyhuhui

  1. 贝叶斯决策理论

  2. 基于最小错误率的贝叶斯决策；基于最小风险的贝叶斯决策 ；正态分布时的贝叶斯统计决策；分类器的错误率问题。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

  2. 基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-30
    • 文件大小：836608
    • 提供者：u010868153

  1. 模式识别导论第二章贝叶斯决策理论

  2. 模式识别——贝叶斯决策理论 模式分类：根据识别对象的观测值确定其类别 样本与样本空间表示： 把样本x分到哪一类最合理？解决该问题的理论基础之一是统计决策理论 决策：是从样本空间S，到决策空间Θ的一个映射，表示为 D: S --> Θ 评价决策有多种标准，对于同一个问题，采用不同的标准会得到不同意义下“最优”的决策。 Bayes决策常用的准则： 最小错误率准则 最小风险准则 在限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的准则 最小最大决策准则

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-10-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：duluo180

  1. 上机实验11

  2. 有一组（20个）待识别的细胞样本，其先验概率为0.8（正常）和0.2（异常）; 其观察值相应的类条件概率密度如下，试利用最小错误率贝叶斯决策规则和最小风险贝叶斯决策规则，分别设计一个分类器，对它们进行分类（分为两类，正常和异常）， (结果表述格式自己设计，表达清楚每个样本的分类情况即可)。风险损失值：

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-04-02
    • 文件大小：27648
    • 提供者：u014506993

  1. 最小错误贝叶斯决策matlab

  2. 可运行的基于最小错误率的贝叶斯matlab代码。输入数据即可得判决结果

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-03-28
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u014409613

  1. MATLAB最小错误率贝叶斯决策

  2. 计算男女身高,非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序，可直接使用，模式识别

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-01-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_22098033

  1. 模式识别matlab实例：最小错误率、最小风险贝叶斯决策

  2. 模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，注释清楚丰富。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-14
    • 文件大小：89088
    • 提供者：qq_31271805

  1. 三维特征最小错误率贝叶斯判别

  2. 对三维空间特征的数据，通过最小错误率贝叶斯判别方式，对两类数据进行分类，并在空间中绘制出贝叶斯决策面

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-22
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_40680151

  1. 贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告

  2. 最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。在风险相同时，最小错误率贝叶斯决策的准确率等于最小风险贝叶斯决策的准确率，即最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策的一个特例。本文在matlab平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析实

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：146432
    • 提供者：qq_41079931

  1. 贝叶斯决策理论

  2. 贝叶斯决策理论.ppt 最小错误率贝叶斯决策，最小风险贝叶斯决策，如何设计贝叶斯分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：xiaoyulei0406

  1. 最小错误率贝叶斯决策

  2. 最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策matlab代码，贝叶斯决策理论方法，是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据，既考虑了各类参考总体出现的概率大小，又考虑了因误判造成的损失大小，判别能力强。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-09-09
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_42979916

  1. 基于朴素贝叶斯的分类器设计

  2. 本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析了实验结果。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：169984
    • 提供者：JLESUN

  1. 基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割

  2. 第22卷第5期122 2006年 5月农业工程学报TransactionsoftheCSAEV01．22No．5May2006基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割包晓敏，汪亚明(浙江理工大学信息电子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：990208
    • 提供者：weixin_38630358
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