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资源分类
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模式识别中的朴素贝叶斯反馈,用于数据训练
朴素贝叶斯反馈的matlab程序,模式识别中的经典方法,也可用于图像检索的反馈
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-03
文件大小:3072
提供者:
wanglexi9
朴素贝叶斯邮件过滤测试
1. 首先在Parameter.h中将程序的的路径Path改为当前的绝对路径 例如: static char Path[30] = "E:\\ReadDir\\"; 2.程序启动后:会出现"是否启动训练(N(No),Y(Yes)):",此时输入:Y,表示启动训练; 并会出现第一个:"请输入m_switch的值(0 表示开始训练或 1表示启动反馈):", 此时输入:0,这时进行会提取垃圾邮件的中的核心词汇。 不久会出现第二个:"请输入m_switch的值(0 表示开始训练或 1表示启动反馈):"
所属分类:
其它
发布日期:2010-10-14
文件大小:1048576
提供者:
wangji1000000
Web Data Mining (英文)
目录回到顶部↑ 第一部分 数据挖掘基础. 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 apriori算法14 2.2.1 频繁项目集生成14 2.2.2 关联规则生成17 2.3 关联规则挖掘的数据格式19 2.4 多最小支持度的关联规则挖掘
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-05-02
文件大小:8388608
提供者:
chen_767
数据运营思维导图
数据运营 作用&意义 知错能改,善莫大焉 —错在哪里,数据分析告诉你 运筹帷幄,决胜千里 —怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维) 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向,学会数据拆分 细分到极致
所属分类:
互联网
发布日期:2018-04-26
文件大小:68157440
提供者:
zzwin1006
2019数据运营思维导图
数据运营 作用&意义 知错能改,善莫大焉 —错在哪里,数据分析告诉你 运筹帷幄,决胜千里 —怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维) 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向,学会数据拆分 细分到极致
所属分类:
Java
发布日期:2019-03-29
文件大小:15728640
提供者:
qq_36826498
第8章机器学习.ppt
机器学习的基本过程 西洋跳棋程序的具体学习过程 决策树学习 信息增益 基本的决策树学习算法——ID3算法 ID3算法举例 人工神经网络 MP模型 布尔函数的神经元实现 神经网络学习机制:有监督学习方式(神经网络根据实际输出与期望输出的偏差,按照一定的准则调整各神经元连接的权系数)、无监督学习方式(神经网络仅仅根据其输入调整连接权系数和阈值) 前馈型BP网络 反馈型Hopfield网络 马尔可夫模型 朴素贝叶斯分类器
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-12-13
文件大小:3145728
提供者:
qq_44631615
Machine-Learning-Collection:用于学习ML,DL,PyTorch和TensorFlow的资源。 反馈总是感激:)-源码
机器学习宝典 在此存储库中,您将找到与机器学习相关的教程和项目。 我试图使代码尽可能清晰,目标是用作学习资源和查找问题的方法,以解决特定问题。 对于大多数人来说,如果您想要代码的演练,我也会在YouTube上做视频说明。 如果您对以后的视频有任何疑问或建议,最好在提问。 该存储库是贡献友好的,因此,如果您觉得要添加一些内容,那么我很乐意合并PR :grinning_face_with_big_eyes: 目录 机器学习 -梯度下降 :check_mark_button: -带有正态方程 :c
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:18874368
提供者:
weixin_42128141
基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法
如何在传统垃圾邮件过滤技术基础上实现垃圾邮件个性化过滤是垃圾邮件过滤领域的重要课题。提出一种基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法,一方面将用户反馈应用于邮件分类特征的更新,提取用户个性化邮件分类标准;另一方面,将全局邮件分类标准和用户个性化分类标准综合应用于朴素贝叶斯分类过程,实现用户邮件个性化分类。仿真实验结果表明,在用户邮件分类标准存在差异的环境下,基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法能够有效提升传统垃圾邮件过滤技术的邮件分类效果。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:646144
提供者:
weixin_38646230