您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 贝叶斯分类器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。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、B

  2.  贝叶斯决策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。   贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:   1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。   2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。   3、根据后验概率大小进行决策分类。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-01-14
    • 文件大小:68608
    • 提供者:bear_fish