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基于朴素贝叶斯方法的垃圾邮件分类器 评分

包含25封正常邮件、25封垃圾邮件以及分类器源代码,适合ML初学者使用

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基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类(Matlab)

采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意:程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中!

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朴素贝叶斯分类matlab实现

分类算法是统计学分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,且方法简单、分类准确率高、速度快。

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500个世界著名数学征解问题-冯贝叶

500个世界著名数学征解问题-冯贝叶。。。。。。。。。。。。。

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朴素贝叶斯分类器

Naive Bayesian Classifier,C语言实现,数据结构及代码实现

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《数学·统计学系列·多项式和无理数》作者: 冯贝叶 出版年: 2008年

内容简介 · · · · · · 《数学·统计学系列·多项式和无理数》从数的起源讲起,逐步介绍数的发展和新的各种性质及其应用,其中也包括了数学分析、实变函数和高等代数的一些入门知识,最后介绍了几个尚未解决的具有挑战性的问题。

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基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估_陈固胜

现代信息化战争中,战场态势估计己经成为支撑现代作战指挥决策的核心技术之 一。战场态势估计的实质是基于战场信息的决策级上的推理过程。目前战场态势估计的 主要问题包括:(侦察手段有限,获得的态势信息具有不确定性;(现有的态势估 计侧重于对敌杀伤预测,忽略了自身安全。因此根据动态不确定性战场信息完成态势估 计为战场指挥员提供科学辅助决策成为当前亟需解决的问题。 鉴于动态贝叶斯网络在处理动态不确定性问题方面的优势。本文提出了基于动态贝 叶斯网络的战场信息预测与评估。本文完成的主要工作包括: 论证基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估的可行性。贝叶斯网络是解决 不确定性问题的最佳模型,动态贝叶斯网络在继

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光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh

博士论文《光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh》 摘 要 随着激光技术和计算机技术的快速发展,现代光学测量技术已经广泛应用于 微位移测量、波面复原及物体表面形貌重构等科研和和工程领域。与传统的光学 测量技术相比,现代光学测量技术有很多优点,比如高精度、高灵敏度、数据处 理灵活。因此,吸引了大量的实验和理论研究,实验研究主要体现在测试方法多 种多样,诸如激光全息干涉法、电子散斑干涉法、云纹干涉法等,虽然各种测量 技术的具体方法有所差别,但现代光学测量技术总是通过光干涉图像的形式表征 测量场的物理属性,对光干涉图像的数据处理模型和算法理论进行研究是现代光 学测量技术中的必备环节。在本论文中,作

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现代贝叶斯统计学

贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方渚上用贝叶斯定理的方式依赖于一个统计学家如何看待“概率”的基本概念。这些统计学家“推崇”概率为不确定性的度量,对于任何实际客体它将会被认定;因此没有任何理由贝叶斯定理不在任何场合应用。本书的主要内容包括贝叶斯立场、先验分布,后验分布及贝叶斯推断、常用分布、可靠性问题、经验贝叶方法、贝叶斯统计地应用、参考文献。

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贝叶斯多元统计推断理论_2005_朱慧明,韩玉启著

经典的贝叶多元统计方面的教材,目前大多数网上书店无货,网上又没有免费的资源,因此提供该资源供大家免费共享

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CNN与决策树结合的新型人体行为识别方法研究_王忠民.pdf

基于智能手机内置加速度传感器的人体行为识别是近年来人工智能领域的一个研究热点,传统的贝叶 斯、极速学习机、决策树等识别方法都必须先针对加速度传感器采集数据提取时频域特征,并从大量的时频特征中进行特征优选。采用深度学习中卷积神经网络算法( convolutional neural network,CNN) 在大数据量与小数据量两种情况下分别进行特征学习,直接读取智能手机内置三轴加速度数据,自动提取加速度信号的特征,利用自动提取出来的加速度数据特征,结合决策树算法实现人体行为的分类识别。实验表明,该识别方法准确率较传统机器学习方法提高了1. 1% ~ 5. 2%,尤其在大数据量下准确率提高更为明

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粒子滤波理论.pdf

粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用 于任何能用状态空间模型描述的非线性系统,精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、 易于实现等特点,它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法,从而引起目标跟踪、 信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶 斯滤波理论,随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器,最后针对当前粒子滤波器存在的粒子 多样性丧失问题,提出了一种量子进化粒子滤波算法

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智能小车的多传感器数据融合

:智能车辆是近年来发展起来的一门新兴综合技术,在军事、科研和工业中有广阔的应用前景。以电动小车为 研究对象,分析了智能小车传感系统的各种特征值,包括智能小车的状态特征值和道路环境特征值,并建立了相应的坐标 系。根据小车行驶的实际情况,设计了智能小车的多传感器系统,包括:传感器的种类、数量以及在智能小车上的安装位 置。重点讨论了多传感器数据融合结构和融合算法。智能小车多传感器的数据融合结构采用混合式,融合算法采用贝叶新 推理法。

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《佛学大辞典》查询asp版v1.0

《佛学大辞典》是由近代无锡人丁福保先生转译日本真宗大谷派学僧织田得能著作《织田佛学大辞典》而成。   织田得能(1860~1911)。福井县人。号云溪。十三岁出家。先后学习汉籍,及唯识、俱舍等诸宗经典。后得西本愿寺岛地默雷之知遇,乃起草‘三国佛教史略’。明治二十一年(1888)前往泰国,视察南传佛教,携回贝叶经典六十余帙、佛像数尊。二十三年回国后即参与‘东亚佛教会’之创立计划。翌年,入住东京宗恩寺

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斯图姆定理从一道“华约”自主招生试题的解法谈起

《斯图姆定理:从一道"华约"自主招生试题的解法谈起》由佩捷,冯贝叶,王鸿飞编译。《斯图姆定理:从一道"华约"自主招生试题的解法谈起》从一道“华约”自主招生试题的解法谈起,介绍了斯图姆定理的应用,《斯图姆定理:从一道"华约"自主招生试题的解法谈起》共分为七章,并配有许多典型的例题,《斯图姆定理:从一道"华约"自主招生试题的解法谈起》适合高中生及数学专业本科生阅读。这是一本“挂羊皮卖狗肉”的小册子,所谓的“羊皮”作为图书来讲一定要是当前图书市场的热点,作为一个专门出数学图书的机构,热点当然是和中高考挂钩,而在近10年来,高考中的黑马便是自主招生考试,于是我们便借此为由夹带点数学精华的私货。

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贝叶斯分类器

贝叶斯文本分类器...............................

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MATLAB最小错误率贝叶斯决策

计算男女身高,非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序,可直接使用,模式识别

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贝叶斯动态因子模型(方法原理)

贝叶斯动态因子模型(方法原理) 介绍了各参数和因子的后验分布,以及蒙特卡洛模拟的实现。

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MATLAB的贝叶斯工具箱FULL1.0.7

MATLAB的贝叶斯工具箱FULL1.0.7,下载后只需将bnt文件夹放入相应文件夹中,并建立路径即可

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GeNIe Modeler User Manual(汉化操作说明)

GeNIe 的汉化操作说明,适用于初学者掌握软件操作,进行贝叶斯建模

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