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搜索资源列表

  1. 基于贝叶斯方法的决策树分类算法

  2. 针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先 验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1. 0 算 法) ,并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏 数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4. 5算法具有近似的时间 复杂度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：221184
    • 提供者：dujianlin86

  1. 贝叶斯判别法的MATLAB实现

  2. 贝叶斯判别法的MATLAB实现，应该会有用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：liuyanliuchang

  1. 模式识别贝叶斯实验源码数据报告

  2. 模式识别采用贝叶斯方法的实验，含matlab源码，数据，报告等，一条龙服务，呵呵，因为自己做实验的时候很痛苦，希望大家参考的时候有所帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-10
    • 文件大小：159744
    • 提供者：liquanlong

  1. 基于互信息的多关系朴素贝叶斯分类器

  2. 为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-08
    • 文件大小：304128
    • 提供者：letmeleave

  1. 数学建模-贝叶斯估计-算法-统计学

  2. 形象的刻画了，贝叶斯方法 在明确后验分布或后验分布函数、分布密度函数()1,,nXXξθ…后，开始构造未知参数0θ的估计ˆθ。最常用的估计方法是取后验分布的均值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-18
    • 文件大小：104448
    • 提供者：luiyedao

  1. 朝着统一的贝叶斯方法混合

  2. 朝着统一的贝叶斯方法混合 摘要，本文介绍了一种新的方法来同步 定位与地图创建（SLAM问题）的鲁棒性和追求 精度大规模环境。像大多数成功的作品 上猛击，我们使用贝叶斯过滤，以提供一个概率估计 能够应付的测量不确定性， 机器人姿态，和地图。我们的做法是基于对重建 在混合的离散连续状态空间机器人的路径， 这自然相结合的度量和拓扑图。有

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-04-15
    • 文件大小：142336
    • 提供者：zhangxnggai

  1. 贝叶斯网络工具箱（Matlab工具包）

  2. 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：leaf1984zh

  1. 用matlab贝叶斯方法实现神经网络算法

  2. 在matlab开发环境下 ，用贝叶斯网络实现神经网络算法的实现步骤 简单的阐明了神经网络机器学习的原理

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-09
    • 文件大小：8192
    • 提供者：jwr_4060533

  1. 贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

  2. 贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：ics08070

  1. 贝叶斯网络matlab程序

  2. 贝叶斯网络例子程序， 适合初学者学习贝叶斯方法的学习程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：jxweibaohu

  1. 贝叶斯判别法的MATLAB实现

  2. 贝叶斯判别算法matlab的实现，详细地介绍了贝叶斯算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：liu03101222

  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. 贝叶斯方法

  2. 比较具体的介绍主观贝叶斯方法的资料，看过之后很受教育，希望能够帮到大家

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-16
    • 文件大小：166912
    • 提供者：pstar96

  1. 朴素贝叶斯py源代码

  2. 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 [1] 。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_41061352

  1. hgw_朴素贝叶斯.py

  2. 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y)，然后求得后验概率分布P(Y|X)。具体来说，利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计，得到联合概率分布： P(X,Y)＝P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_44990155

  1. D朴素贝叶斯法.xmind

  2. 李航统计学习第二版思维导图-朴素贝叶斯模型xmind格式，可以直接编辑。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：468992
    • 提供者：tiemoler

  1. 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

  2. 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。笔者找到了较好的数据集，通过处理数据，将垃圾邮件向量化并训练模型，得到了较好的训练结果。同时，通过尝试不同分类器的效果，笔者也做出了统计图用于比较优劣。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：293601280
    • 提供者：taozhiyaoyao121

  1. 朴素贝叶斯法 – 垃圾邮件分类

  2. 本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型，研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中，其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为：pos；垃圾邮件命名为：neg。 同时，可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos，或者neg下，用来进行测试，如果是垃圾邮件则类别为0，反之类别为1。 在朴素贝叶斯法进行垃圾邮件的分类的思想中：有一个方法与一个假设： 　　贝叶斯定理：求解p(c|x)的问题变成了求解p(x|c)的问题 　　特征条件独立假设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38537541

  1. 机器学习算法总结4:朴素贝叶斯法

  2. 朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法，即通过数据学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，求出后验概率最大的输出y。 1.模型 联合概率分布：P(X,Y) 先验概率(边缘概率)分布： 条件概率分布： 三者关系：条件概率分布=联合概率分布/先验概率。 条件概率分布有指数级数量参数，通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的)，将朴素贝叶斯法变得简单，但会牺牲一定的分类准确率。 条件独立性假设得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：226304
    • 提供者：weixin_38692202
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