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C++实现贝叶斯分类器
C++实现贝叶斯分类器
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贝叶斯分类器
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C++实现的贝叶斯分类器,及相关数据,与操作步骤。
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贝叶斯分类器的C++实现
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5星 · 资源好评率100%
一个用c++实现的贝叶斯分类器,是以新闻文本为基础的
贝叶斯分类算法C++实现
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贝叶斯分类算法C++实现
基于机器学习的朴素贝叶斯分类器C++
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本系统是C++写的基于机器学习的朴素贝叶斯分类器,系统比较简单,可扩展性强。
C++实现贝叶斯分类器(包含测试数据)
浏览:39
代码用VS2010实现,有测试数据男性:MALE.txt;女性:FEMALE.txt;待测试数据:test2.txt;结果保存在result.txt中。 将人的身高(height)和体重(weight)作为分类特征,分为两组类别,男性(male)和女性(female)。现有一组男性的身高和体重的数据和女性的身高体重数据作为训练数据集训练出一个贝叶斯分类器。男性的数据保存在MALE.TXT,每行两个
C++实现朴素贝叶斯分类器
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5星 · 资源好评率100%
C++实现朴素贝叶斯分类器, 代码干净, 整洁, 有示例, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用
贝叶斯分类器c++源代码(含测试数据)
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5星 · 资源好评率100%
用vs2008编写的贝叶斯分类器,含有测试数据“wine.txt”,是学习贝叶斯分类器的好选择
朴素贝叶斯算法 c++
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机器学习,朴素贝叶斯算法分类,c++实现
C++实现朴素贝叶斯分类器(加强版)
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5星 · 资源好评率100%
这个和我以前传的有了一点改动就是把训练模型和预测分为了2个工程了更方便了 里面有readme.txt. 还可以看看我前面上传那个工程的“资源描述”
朴素贝叶斯c++实现
浏览:172
数据库文件包含多个数据集,可供算法测试。可以对离散与连续数据进行处理。 包括数据提取、数据映射、分类器生成、生成器测试测试
VC实现的贝叶斯分类器
浏览:113
VC实现的贝叶斯分类器,很不错,有参考价值
贝叶斯算法实现的分类器
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利用贝叶斯算法进行文本分类,用VC++实现的源代码
贝叶斯决策分类器的实现
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基于贝叶斯决策理论的最小误判概率准则和最小损失准则的简要说明,用Matlab 程序实现对两类正态分布随机数进行分类
c++ iris-贝叶斯分类
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关于iris 的贝叶斯分类,用C++实现的
Bayes(贝叶斯)分类器的设计
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基于最小风险贝叶斯决策的分类器,模式识别实验报告,word版,里面有实验原理、matlab源程序及运行结果和输出图像。
C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类
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C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类,用于学习机器学习,最好是在Linux上运行,可以运行
最小风险贝叶斯
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最小风险 贝叶斯 分类器 自己写的
基于最小错误率的贝叶斯决策判别法
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4星 · 用户满意度95%
本代码给出了模式识别中贝叶斯决策方法的C++实现和matlab实现代码,对相关的学习具有引导作用。希望能够对你们的学习具有帮助!
朴素贝叶斯分类器vc实现
浏览:149
朴素贝叶斯分类器识别鼠标输入的字母A-J,该程序有vc6.0编程实现。
贝叶斯算法实现文本分类器
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4星 · 用户满意度95%
该文本详细的介绍了采用贝叶斯算法对文本进行分类,帮助大家快速入门,简洁明了。
数据挖掘贝叶斯分类器的vc6实现
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4星 · 用户满意度95%
南京理工大学数据挖掘研究生课程设计,结合Iris Data Set数据集的贝叶斯分类器的vc6.0实现!完整源代码!!
贝叶斯分类器matlab实现
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5星 · 资源好评率100%
matlab代码,有详细解释,产生正态分布随机数据,划分训练集测试集,用Bayes分类器分类
贝叶斯分类器的matlab实现及案例
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以狼来了为例,使用贝叶斯分类器对小孩三次说谎后的可信度的一个计算,并介绍了二分类问题的matlab实现
python实现朴素贝叶斯分类器
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5星 · 资源好评率100%
本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的,就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),计算每个类别在样本中概率(代码中是pLabel变量) 以及每个类下每个特征的概率(代码中是pNum变量)。 写得比较粗糙,对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。 有什么错误有人发现麻烦提出,谢谢。 [python] view plain
Java实现的朴素贝叶斯分类器
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NULL 博文链接:https://rangerwolf.iteye.com/blog/2017598
Java实现朴素贝叶斯分类器
浏览:148
5星 · 资源好评率100%
实验描述: 对指定数据集进行分类问题的分析,选择适当的分类算法,编写程序实现,提交程序和结果报告 数据集: balance-scale.data(见附件一) ,已有数据集构建贝叶斯分类器。 数据包括四个属性:五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号,其他四个属性为四个不同的特征值。
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