Matlab基于贝叶斯，朴素贝叶斯，最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码

含有三份代码，都是用matlab实现，分别是基于贝叶斯，基于朴素贝叶斯，基于最小错误率贝叶斯的手写数字识别代码。其中朴素贝叶斯用到了PCA，准确率达到95%

贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告

最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，

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

基于最小错误率的贝叶斯决策判别法

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！

基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器

基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器，包括注释，很详尽，是自己按照定义写的，训练集和测试集是用的mnist数据集，最终正确率为73.89%

模式识别matlab实例：最小错误率、最小风险贝叶斯决策

模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，注释清楚丰富。

贝叶斯决策包含最小风险和最小错误概率两种情况的仿真

贝叶斯决策包含最小风险和最小错误概率两种情况的仿真MATLAB代码

基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

三维特征最小错误率贝叶斯判别

对三维空间特征的数据，通过最小错误率贝叶斯判别方式，对两类数据进行分类，并在空间中绘制出贝叶斯决策面

基于朴素贝叶斯的分类器设计

本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析了实验结果。

模式识别（介绍了模式识别的各种方法）

模式描述方法：特征向量描述，结构基元描述（基元和其间的连接关系） 相应的模式识别方法是：统计模式识别法，结构（句法）模式识别法 统计模式识别法：客体->数据获取（二维图像、一位波形、逻辑值、物理参量，

模式识别身高体重贝叶斯算法

模式识别中贝叶斯算法判别身高体重 matlab实现 1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Ba

jdk-8u281-windows-x64.exe

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微信小程序源码-合集3.rar

微信小程序源码，包含：汤总便利、茶铺门店、滴滴拼车、同城拼车(带后台)、企业OA系统、房地产公司展示、华云智慧园区、汽车维修、评测、停车等源码。

Python脚本100例

Python脚本实战编写100例，有简单到复杂，简单易懂好学，实用。一看就会，易学就懂。