搜索资源列表
matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
MachineLearning
- MCMC方法是一种重要的模拟计算方法，马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，以往被认为不可能实施计算的统计方法变得是很轻而易举了-MCMC method is an im
nb_spam
- 用朴素贝叶斯分类方法实现垃圾邮件分类。 基于matlab实现。-Bayesian classification method to achieve with spam classification. Matlab-based implementation.
data-dig
- 一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法, 决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
Bayes
- 贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。-Bayesian classification experiment is designed to be simple linear classifier, know the basic methods of pattern recognition. Master the use of Bayesian classifier design formula method.
NB
- ：朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关 系，以及它的被动学习策略，影响了它的分类性能。本文从不同的角度出发，讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类 性能的方法。为进一步的研究打下坚实的基础。-: Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classifier, but its attribute independence assumption that the rea
bayesianswarm
- This code expains bayesian particle swarm optimization method.All files have been written on matlab 2007a. This method has been explianed with various benchmark functions. This optimization method can be directly compared with other unconstrained opt
Ex1
- 模式识别某次课程的作业，完成了高斯分布下的两种贝叶斯分类器,以及非参数的K近邻、Parzen窗方法，采用UCI机器学习数据库中的某些数据作为样本，使用交叉验证方法确定参数-Pattern recognition of a particular course work, completed under the two Gaussian Bayesian classifier, and the non-parametric K-nearest neighbor, Parzen window meth
Study-on-Bayesian-Network-Diagnostic-Method-Based-
- 基于最小诊断集的贝叶斯网络诊断模型研究 -Set of minimal diagnosis based on Bayesian network diagnosis model
beiyesi
- 贝叶斯分类算法，是这个算法挺全面的，一起和大家分享-Bayesian Decomposition Method
USING-BAYESIAN-METHOD
- 基于贝叶斯方法的蛋白质界面残基预测相关内容，帮助您了解蛋白质预测和贝叶斯网络-USING BAYESIAN METHOD TO PREDICT INTERFACE RESIDUES OF PROTEIN
MCMC-Bayesian-(2)
- 一篇硕士学位论文，对贝叶斯中的mcmc方法论述得比较清楚-A master' s degree thesis, discusses the mcmc the Bayesian method was clearly
pneumonia
- 利用朴实贝叶斯方法求解有关肺炎的问题。肺炎对应有四个特征：发烧、疼痛、咳嗽和血细胞异常，当确定了患肺炎与否时，四个特征条件独立。假设患肺炎与否和四个特征都可表示为Ture和False。 根据pneumonia.tex文件中的数据（500行，每行前4个数对应4个特征变量，第5个数对应患肺炎是否为真，以0表示False，1表示Ture），编程求解： 第a问： 文件中患肺炎为真和为假的比例； 当患肺炎为真时，发烧、疼痛、咳嗽、血细胞异常为真的比例； 当患肺炎为假时，发烧、疼痛、咳嗽
wenbenfenlei
- 朴素贝叶斯文本分类法以及SVM文本分类法的源码和说明文档。-Naive Bayesian text classification and SVM text classification method source code and documentation.
Pattern-Recognition2
- 清华模式识别第二次作业，采用dataset2.txt 数据作训练样本，采用身高与体重特征进行性别分类，建立最小错误贝叶斯分类器；2、采用身高体重数据作为特征，以 dataset2.txt 作为训练数据，用 Fisher 线性判别方法设计分类器；3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法，进行上述的分类实验；-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
ex1
- 贝叶斯方法一篇比较科普的中文介绍可以见pongba的平凡而神奇的贝叶斯方法: http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/，实际实现一个贝叶斯分类器之后再回头看这篇文章，感觉就很不一样。 在模式识别的实际应用中，贝叶斯方法绝非就是post正比于prior*likelihood这个公式这么简单，一般而言我们都会用正态分布拟合likelihood来实现。-pattern identification
pusu
- 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-Naive Bayesian method is a method of Bayesian classification and characteristics of conditional independence assumptions based
NB
- 基于朴素贝叶斯方法的情感预测,有下溢出处理，通过归一化可以提高预测的准确度。-Affective forecasting based on naive bayesian method.
matlablistings
- 马尔科夫链蒙特卡洛算法简单实例,模式识别，参数识别(mcmc,bayesian,Based on markov chain monte carlo method is implemented in the matlab program)
贝叶斯方法 -概率编程与贝叶斯推断 zip
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖