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bayes
- bayes数据挖掘；基于贝叶斯定理的分类方法
NaiveBayes
- 贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集，计算 P(X|Ci) 的开销非常大，为减低计算复杂度，我们做条件独立的假设，即给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立，即在属性间不存在依赖关系。此程序仅为算法的一个实现，根据训练数据训练分类器
贝叶斯网络的因果推理关系
- 人工智能实验§贝叶斯网络的因果推理关系§ 熟悉掌握Bayes定理，学习贝叶斯网络的因果推理-artificial intelligence experiments Bayesian network causal reasoning relations mastery Bayes Theorem, learning Bayesian network causal reasoning
贝叶斯网络的因果推理关系
- 人工智能实验§贝叶斯网络的因果推理关系§ 熟悉掌握Bayes定理，学习贝叶斯网络的因果推理-artificial intelligence experiments Bayesian network causal reasoning relations mastery Bayes Theorem, learning Bayesian network causal reasoning
bayes
- bayes数据挖掘；基于贝叶斯定理的分类方法-Bayes data mining based on Bayesian classification method
NaiveBayes
- 贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集，计算 P(X|Ci) 的开销非常大，为减低计算复杂度，我们做条件独立的假设，即给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立，即在属性间不存在依赖关系。此程序仅为算法的一个实现，根据训练数据训练分类器-Bayesian algorithm is based on the Bayes theorem P (H | X) = P (X |
04 贝叶斯定理
- 基于matlab的贝叶斯定理在结构上的应用，以一个多自由度体系为例。(The application of Bias's theorem based on MATLAB in structure, taking a multi degree of freedom system as an example.)
3.贝叶斯分类器
- 贝叶斯定理是用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识，而机器学习使用的各种算法中，最常见的就是贝叶斯定理。此代码为贝叶斯分类python代码，包含高斯贝叶斯分类器，多项式贝叶斯分类器和伯努利贝叶斯分类器，并有具体的数据例子进行仿真比较(Bias's theorem is a mathematical way to explain all the common sense in life, and machine learning usi
基于朴素贝叶斯定理的文本分类
- 基于朴素贝叶斯定理的文本分类，附全部源程序(Text classification based on the simple Bias theorem)
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)
锂电池退化GPR
- 高斯过程回归是一种基于贝叶斯原理的统计机器学习方法，将先验分布通过贝叶斯定理转化成后验分布，与其他没有采用贝叶斯技巧的预测方法而言，高斯过程最大的优点是能方便地推断出超参数，同时也能方便地给出预测值的置信区间(Gaussian Process Regression is a statistical machine learning method based on Bayesian principle. It transforms pr