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搜索资源列表

  1. BayesDection

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  2. 描述叶贝斯分类决策的文章,非常详细。适合初学者理解-Describe the classification decision of the article leaves bass, very detailed. Suitable for beginners to understand
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:79629
    • 提供者:蒋宗杰
  1. PNN

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  2. 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-01-10
    • 文件大小:46080
    • 提供者:哼哼1214
  1. MLInActionCode-master

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  2. 机器学习实战的源代码集合,第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-04-20
    • 文件大小:16164864
    • 提供者:xiaochi034
  1. sklearn-tree-BN-knn

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  2. 分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree,贝叶斯,knn,对数据进行模型训练,尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较,分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the dat
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2020-04-03
    • 文件大小:1301504
    • 提供者:Ryan112
  1. pac_ai-master

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  2. 本文根据美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集,生成一个乳腺癌诊断的SVM分类器,并计算这个分类器的准确率。(import pandas as pd data = pd.read_csv(r'C:\Users\hzjy\Desktop\data.csv'))
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2020-02-06
    • 文件大小:96256
    • 提供者:。昵称
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