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搜索资源列表

  1. 贝叶斯网络的参数学习研究贝叶斯网络的参数学习研究

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：142336
    • 提供者：shadowserver

  1. 小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复

  2. 具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题，由于信息不充分，使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计，如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法，该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集，然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合，通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明，这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-29
    • 文件大小：693248
    • 提供者：box188

  1. Hadoop海量网络数据处理平台的关键技术

  2. 近几年,云计算产业飞速发展,大数据处理技术也在不断成熟。与此同时,国内移动互联网市场规模不断扩大,用户数量已经超过5亿,并带来了海量的移动互联网流量数据。在此背景下,如何基于云计算大数据处理技术来承载海量网络数据处理业务,是一个非常有研究价值的课题。从移动互联网的现状来看,一方面移动数据流量猛增,给运营商带来了巨大的运营压力,需要其投入更多的资金来进行网络建设与升级,另一方面由于移动数据业务增长,传统的语音短信等业务出现下滑,导致运营商出现增量不增收的现状。因此研究如何使用通过流量通道获取到的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-12-11
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：qq_41955404

  1. 深度概率编程语言Edward.zip

  2. Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。它支持以下方式的建模：定向图模型神经网络（通过 Keras 和 TensorFlow Slim 等库）条件特定的无向模型贝叶斯非参数和概率程序它支持以下方式的推理:变分推理（Variational inference）黑箱变分推理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题，利用电力通信网的带宽和距离作为权值，计算电力通信网节点的多种 评价指标：节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标，利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型，为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类， 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 基于内容分析的微博转发行为研究.pdf

  2. 摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感理论研究 情报科学 第36卷第4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：maomao1688

  1. 基于贝叶斯网络的老年重症患者的预后评估

  2. 针对当前重症患者预后相关因素的研究主要集中于线性回归分析,构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统。提出了一种基于最小描述长度与K2算法的贝叶斯方法,以获得较优的网络结构;并利用最大似然估计进行参数学习。四折交叉抽样的实验结果表明,所构建系统的预测精度比传统的BP神经网络和基于K2的贝叶斯网络学习分别提高了6.87%和27.20%.这将为医生预测高龄患者在ICU治疗中的受益程度提供临床决策支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_38707192

  1. 基于贝叶斯网络的人力资源管理风险预警模型

  2. 人力资源管理的众多不确定性因素可能导致企业面临各种各样的风险,有效评估和预警人力资源管理风险有助于提高企业人力资源管理的有效性。基于现有研究成果的局限性,将贝叶斯网络引入到企业人力资源管理风险预警研究之中。首先阐述了贝叶斯网络的相关理论和在风险管理方面的应用研究,然后对人力资源管理风险的内涵和分类进行界定,在此基础上构建了人力资源管理风险预警指标体系。最后以贝叶斯网络为工具,建立了基于贝叶斯网络的人力资源管理风险模型。通过问卷调查获得网络节点参数,在MATLAB平台结合FullBNT工具箱完成了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：385024
    • 提供者：weixin_38746018

  1. 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

  2. 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38508821

  1. Abusive-Text-Detection-源码

  2. 滥用文本检测：从传统的机器学习到深度学习方法 如今，社交媒体的表现如此Swift，以至于挑衅，侮辱或仇恨的言语刺激了某些极端无法接受的社会问题，例如性别歧视，种族主义以及其他形式的暴力和网络欺凌行为。 这种暴力对个人的心理影响可能是严重而持久的。 结果，进行了大量的研究工作，以研究自然语言处理（NLP）领域中诸如Facebook和Twitter之类的普通社交网络上的这些虐待行为。 Twitter上的各种仇恨和令人讨厌的语音数据集具有更大的规模和可靠性，现在可以在各种站点上找到。 在本文中，我们确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：292552704
    • 提供者：weixin_42160252