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  1. 贝叶斯决策分类器的实现

  2. 基于贝叶斯决策理论的最小误判概率准则和最小损失准则的简要说明,用Matlab 程序实现对两类正态分布随机数进行分类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-01
    • 文件大小:92160
    • 提供者:wowojiaoyin
  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. 信号检测与估计的PPT

  2. 二元假设检验,贝叶斯准则,最小总错误概率准则,奈曼-皮尔逊准则,极大极小准则。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-06-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wangfang111
  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. 贝叶斯在信号检测中的应用

  2. 描述贝叶斯在信号检测的应用 贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并 推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-12-19
    • 文件大小:287744
    • 提供者:rodanny
  1. 基于贝叶斯理论的支持向量机综述

  2. 支持向量机 ( SVM)以其坚实的理论基础 ,和在机器学习领域表现出的良好推广性能 ,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展 ,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论 ,做了大量工作 ,例如:引进贝叶斯理论中先验知识、 后验概率等概念 ,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数 w、 正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果 ,使支持向量机理论更具有实用价值。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-05-06
    • 文件大小:217088
    • 提供者:nbayangcewqcewq
  1. 贝叶斯分类器

  2. 基于概率模型和贝叶斯准则的分类算法代码,这是第一个程序
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-04-06
    • 文件大小:2048
    • 提供者:estherpw
  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. 贝叶斯准则

  2. 分布式检验学习资料。包括贝叶斯准则、最大后验概率、最大似然函数准则
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-07-30
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:hysteria123
  1. 贝叶斯准则

  2. 模式识别贝叶斯准则实验及详细matlab程序
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-11-05
    • 文件大小:118784
    • 提供者:qq_19242981
  1. 贝叶斯准则仿真

  2. 信号检测与估值中的贝叶斯准则仿真,代码自己编写,欢迎下载
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-06-23
    • 文件大小:5120
    • 提供者:sdshiwangtong
  1. 贝叶斯决策例程

  2. 贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策属于风险型决策,决策者虽不能控制客观因素的变化,但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率,并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-12-23
    • 文件大小:9216
    • 提供者:snym_yl
  1. 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯.docx

  2. 贝叶斯决策理论是高概率对应的类别,而贝叶斯准则是将条件概率进一步转换得到未知概率。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-08-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_43165081
  1. 结合HMM隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获片段过渡

  2. 结合HMM隐状态基元和贝叶斯准则的运动捕获片段过渡
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:1024000
    • 提供者:weixin_38735544
  1. 基于贝叶斯压缩感知的ISAR自聚焦成像

  2. 针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模型,同时将相位误差建模为均匀分布模型;然后基于最大后验准则,依据贝叶斯压缩感知理论交替迭代求解目标图像和相位误差。与传统稀疏方法相比,所提算法进一步利用了目标图像的联合稀疏信息,将ISAR CS成像转化为MMV联合稀疏优化问题的求解,可以有效改善自聚焦的精度以及成像质量。仿真结果验证了该算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38543460
  1. 基于改进Wolf Pack算法的害虫图像分类方法优化贝叶斯网络结构学习

  2. 传统的害虫图像识别技术基于图像的点特征和线特征。 在复杂的照明条件下或更改摄像机角度时,分类识别效果不准确。 本文提出了一种基于改进的Wolf Pack算法(WPA)的害虫图像分类方法,以优化贝叶斯网络(BN)结构学习。 首先,我们选择一个预训练的卷积神经网络(CNN)来提取数据集的图像特征。 然后将特征向量和图像分类输入到BN中。 其次,改进了传统的Wolf Pack.Algorithm算法,并将其作为一种搜索算法,将贝叶斯信息准则(BIC)作为一种评分函数来学习BN的结构。 然后通过最大似然
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38675970
  1. SBICgraph:结构性贝叶斯信息准则(SBIC),用于通过两步算法生成网络模型的网络模型中的模型选择-源码

  2. 输出 github_document SBIC:用于候选模型中模型选择的结构贝叶斯信息准则(SBIC) 该方法的R-package实现在Zhou等人的论文“高斯图形模型的信息增强模型选择及其在代谢组学数据中的应用”中提出。 2020年。 抽象的鉴于许多大型生物数据集的低信噪比性质,我们提出了一种使用高斯图形模型结合先验知识来学习关联网络结构的新颖方法。 我们的策略包括两个部分。 在第一部分中,我们提出了一种称为结构贝叶斯信息准则(SBIC)的模型选择准则,其中先验结构被建模并合并到贝叶斯信息
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:25600
    • 提供者:weixin_42115003
  1. bayesian_information_criterion:简单的贝叶斯信息准则示例-源码

  2. Bayesian_information_criterion 简单贝叶斯信息准则示例
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:6144
    • 提供者:weixin_42100032
  1. 贝叶斯概率图像自动分割研究

  2. 探讨了一种新的图像自动分割的方法.提出应用高斯有限混合模型与期望极大化算法对图像特征空间的数据进行聚类,采用信息理论准则(ITC)确定要分割的图像区域数目,用贝叶斯概率分割图像.整合这些技术可以实现图像自动分割,而且实验结果表明信息理论准则可以确定适当的区域数目.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:400384
    • 提供者:weixin_38629042
  1. 基于贝叶斯理论的手臂静脉线跟踪方法

  2. 提出了一种基于贝叶斯理论检测血管边界的手臂静脉线跟踪方法, 该方法自动选取初始种子点, 避免人工干预。跟踪血管时, 将血管结构分为正常型、分支型和交叉型3种。每次迭代时综合考虑血管的横向和纵向特性。由于短距离内血管近似为直线, 可利用多尺度直线模板对图像进行滤波, 得到像素点的直线强度。使用高斯模型拟合血管横截面的灰度分布, 基于贝叶斯最大后验概率准则, 确定可能性最大的血管结构, 从而得到局部血管的边界点、中心点、直径和方向。实验结果表明:与传统的阈值分割法和重复线跟踪法相比, 所提方法提取出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38737366
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