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基于贝叶斯的性别预测
基于贝叶斯的性别预测
贝叶斯
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贝叶斯性别预测
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5星 · 资源好评率100%
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文通过对男，女姓名集进行训练，利用贝叶斯分类器实现对给定姓名的姓名识别。
性别预测--再谈贝叶斯
浏览：194
5星 · 资源好评率100%
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文通过对男，女姓名集进行训练，利用贝叶斯分类器实现对给定姓名的姓名识别。
贝叶斯预测模型
浏览：164
3星 · 编辑精心推荐
贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。
根据人名预测性别_基于多项式的朴素贝叶斯算法实现
浏览：113
根据人名预测性别_基于多项式的朴素贝叶斯算法实现. 手工实现了一个基于贝叶斯算法的文本分类（二分类) 里面有两个案例，有一个案例有手工计算的过程，用于佐证算法实现的准确性的，另一个是一个小竞赛中的题目，用名字预测性别.
根据人名预测性别_基于伯努力模型的朴素贝叶斯算法实现.zip
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根据人名预测性别_基于多项式的朴素贝叶斯算法实现. 手工实现了一个基于贝叶斯算法的文本分类（二分类) 里面有两个案例，有一个案例有手工计算的过程，用于佐证算法实现的准确性的，另一个是一个小竞赛中的题目，用名字预测性别.
身高体重 贝叶斯分类 判别男女
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利用100个男女训练集样本，使用贝叶斯分类器判别男女。1.采用最大似然法和贝叶斯估计的方法获得密度函数，设定不同的先验概率，观察判别结果正确率。2.分别在男女相关不相关的情况下分析结果正确率。3.设定不同的风险，采用最小风险的Bayes决策重复上面实验。
贝叶斯方法预测的demo(Python版本)
浏览：21
贝叶斯方法预测的demo(Python版本)，采用python的sklearn包实现
机器学习-测验(预测性别)
浏览：68
此文件包含Logistic性别预测所用的数据集和Python代码(手写)
关于贝叶斯动态预测的论文和一本书
浏览：175
里面有动态贝叶斯预测的一些论文和一本张孝令的书贝叶斯动态模型及其预测
贝叶斯经济时间序列预测
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4星 · 用户满意度95%
论文讲述贝叶斯时间序列预测模型及其应用研究
自然语言处理，朴树贝叶斯方法，根据姓名预测性别
浏览：69
5星 · 资源好评率100%
根据姓名预测性别，朴树贝叶斯分类器，内含数据集和源码，适合各类人群使用，人工智能，因对知识的尊重所以象征性收取一些费用，望谅解。
rgr:基于身高体重输入的用于性别预测的简单朴素贝叶斯分类器
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分类器 描述 这是一个简单的应用程序，它利用朴素贝叶斯分类器进行性别预测。 用法 要使用该应用程序，首先git clone存储库到您的本地机器，然后 cd 到应用程序目录。 进入目录后，安装所有必需的 gem 并创建数据库： $ bundle install; rake db:migrate; 为确保所有测试通过： $ rake test 要验证所有示例： $ bundle exec
基于智能手机应用程序数据流的性别预测
浏览：156
基于智能手机应用程序数据流的性别预测
基于高斯贝叶斯的语音性别识别
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基于高斯贝叶斯的语音性别识别 test1是python3实现的基于高斯贝叶斯的语音性别识别 test是使用sklearn的其他分类器的识别 sk_test0是sklearn下的高斯贝叶斯的语音性别识别 sk_test是sklearn下的高斯贝叶斯的语音性别识别进行一定优化工作后的代码 for i in range(int(times)): voice_data = pd.
利用贝叶斯分类器实现基于身高的性别分类1
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利用贝叶斯分类器实现基于身高的性别分类1
这家大学团队如何连续5年准确预测美国流感趋势？ 经验贝叶斯模型 （Empirical Bayes Framework)
浏览：154
更多专业的人工智能相关文章，微信搜索 : robot-learner ， 或扫码 自2014-2015到2018-2019的五个流感季节中，该美国大学研究团队的模型连续5年对美国流感趋势预测最准。 准确预测当年的流感季节发生趋势对经济民生有重要意义，比如对流感高峰何时到了的准确判断有助于合理安排疫苗的研发和生产。 首先为了达到预测的目的，我们需要有历史数据。自1997-1998流感
贝叶斯估计器--Bayesian Estimator
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3星 · 编辑精心推荐
贝叶斯估计在信号处理中有广泛的应用，本文对贝叶斯估计进行了详细的介绍
基于hadoop的电影网站用户性别预测实现程序
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基于knn算法的hadoop的电影网站用户性别预测实现程序，数据预处理阶段打包成jar包在Hadoop上运行即可，数据目录为data，需上传到hadoop运行目录下，只需更改预处理代码文件路径为自己的即可，knn数据计算阶段直接运行即可，需修改为本地目录，由于数据量大，需要运行时间较长。我运行了2个小时。
贝叶斯分类算法的JAVA实现
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一个有效的贝叶斯分类器，可以实现简单文本的分类。使用Eclipse可直接运行。
基于贝叶斯网的知识图谱链接预测
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基于贝叶斯网的知识图谱链接预测
基于贝叶斯分类器，FLDA特征提取，进行人脸的性别识别
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基于贝叶斯分类器，FLDA特征提取，进行人脸的性别识别，人脸数据提取方法是计算机视觉和模式识别领域的关键技术之一。随着人脸相关应用的快速发展，如人脸识别、表情分析和人脸属性识别等，准确和高效地提取人脸数据变得尤为重要。人脸数据提取的目标是从图像或视频中获取有关人脸的关键信息，如人脸特征点、人脸区域和人脸表情等。这些信息对于人脸识别和分析任务至关重要，直接影响系统的性能和准确性。本报告的目标是在MA
PredictPM25:基于贝叶斯方法的pm2.5预测
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Predict pm2.5 using Bayes method 基于贝叶斯方法的pm2.5预测 理论公式推导见： Crawler.R用来抓取pm2.5数据，抓取后结果见pm.RData Predict.R包括一些预测pm2.5的函数，最新添加了最大似然估计期望值，并引入了LaPlace变换。 使用方法（基于长沙pm2.5数据）： > predictPM25(pm25 = 72,city
基于朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较
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机器学习_基于朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较 data_analyse.py是绘制各个属性分布图的代码； demo.py是初步实现高斯贝叶斯的代码； Four_sorters_sklearn.py是基于sklearn实现的四种分类器代码； GNB_python.py是整理后的高斯贝叶斯代码; report.docx是项目报告； voice.csv是数据集； <项目介绍> 该资源内项目源码是个
高斯NB：基于朴素贝叶斯分类器的语音性别识别
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高斯NB 基于朴素贝叶斯分类器的语音性别识别
CNN_年龄_性别预测模型文件
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基于CNN训练的年龄和性别预测的二进制模型、描述文件、标签文件。
根据二代身份证号码判断某人的性别
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根据居民二代身份证号码判断某人的性别,18位或15位身份证号码均可
基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法
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在大数据时代，传感器网络，社交网络，互联网等不断且快速地生成大量数据。从大数据流中学习知识是一项重要任务，因为它可以支持在线决策。 预测是有用的学习任务之一，但是固定模型通常不能很好地工作，因为数据分布会随时间而变化。 本文提出了一种基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法。 贝叶斯网络模型是基于高斯混合模型和EM算法来推导的。 为了支持基于流数据的演化模型结构和参数，提出了一种演化爬山算法，该算法基于
基于贝叶斯算法的学生成功预测-研究论文
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数据挖掘中的预测是一项复杂的任务，在各个学科中进行。 鉴于教育机构的整体成功可以通过学生的成功来衡量，许多研究都致力于预测它。 本文提供了一个基于贝叶斯算法的学生成功预测模型，并根据表现细节提出了最佳算法。 在这个模型中使用了两种构建的贝叶斯算法（朴素贝叶斯和贝叶斯网络），以及学生的问卷答案。 问卷由 62 个问题组成，涵盖了对学生表现影响最大的领域。 这些问题涉及健康、社交活动、人际关系和学业成
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