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关于贝叶斯动态预测的论文和一本书 评分:

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
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贝叶斯潜在多动态因子模型

此代码为贝叶斯潜在多动态因子模型,用贝叶斯方法来估计因子

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《宏观因子模型的择时效应》

宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应宏观因子模型的择时效应

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动态贝叶斯网络DBN
离散动态贝叶斯网络
统计经典贝叶斯推断论文

Price关于贝叶斯推断的经典论文,第一次系统地应用了贝叶斯原理到统计数据分析。

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贝叶斯动态模型及其预测_张孝令

贝叶斯动态模型及其预测

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利用贝叶斯树的文本分类论文

这是一篇有关于贝叶斯的文本分类的论文,其中很详细的解释了贝叶斯文本分类的过程,对数学公式的解析也很详细

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一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型

一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型 周期 动态 贝叶斯网络 预测

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贝叶斯中文文献,都是经典的文献

贝叶斯,中文文献,真诚版本。这些在毕业论文中,会发挥很大的作用

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判别分析(距离判别 贝叶斯判别)

在判别分析中,至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”,利用这个数据,就可以建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。 所谓Fisher判别法,就是一种先投影的方法。 考虑只有两个(预测)变量的判别分析问题。 假定这里只有两类。数据中的每个观测值是二维空间的一个点。见图(下一张幻灯片)。 这里只有两种已知类型的训练样本。其中一类有38个点(用“o”表示),另一类有44个点(用“*”表示)。按照原来的变量(横坐标和纵坐标),很难将这两种点分开。 于是就寻找一个方向,也就是图上的虚线方向,沿着这个方向朝和这个虚线垂直的一条直线进行投影会使得这两类分得最清楚。可以看出,如果向其他方

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动态贝叶斯

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最小错误率的贝叶斯分类算法之性别的分类(模式识别论文

包含最小错误率的贝叶斯分类算法的对于性别的识别的c++代码实现,文件中包含:项目+论文(模式识别论文)

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贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用

研究了贝叶斯神经网络的建模预测问题,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本 及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理

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使用朴素贝叶斯理论(逻辑回归)做的情感二分类。

我自学人工智能后所做的第一个AI程序,参考了一部分网上开源代码,改写了核心算法。可以用于分析中文评论,可以从评论中自动识别正面和负面含义。

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Bayes统计分析的20篇论文

贝叶斯论文资源,绝对的好东西,贝叶斯应用说明

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贝叶斯人脸识别.pdf

本文为英文版的关于贝叶斯人脸识别的论文,内容详细易懂,且具有前瞻性

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贝叶斯网络入门提升学习书籍

一本张连文的《贝叶斯网络引论》是入门篇,一本王双成的《贝叶斯网络学习推理与应用》是提升篇,两位作者均有多年的应用贝叶斯网络解决实际问题的经验。值得细看!

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基于贝叶斯的组合模型交通预测

英文版的论文 贝叶斯

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朴素贝叶斯分类原理及Python实现简单文本分类

博客https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/72793254中的代码,Nbayes_lib.py,以及Nbayes.py

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采用变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测

针对交通流量预测中一个固定模型无法适应多种环境的问题,以及面向数据流的模 型更新问题,提出了一种基于变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测方法。该方法以复杂事件处理和事件上 下文为基础,通过上下文聚类进行历史数据的划分,并通过事件流在线聚类支持聚簇的更新。面向不同聚簇 的数据,采取搜索-打分的方法学习对应的贝叶斯网络结构,基于高斯混合模型实现贝叶斯网络的近似推断。 在线预测时根据当前上下文选择合适的模型或模型组合进行预测。真实和仿真数据上的实验结果表明,该方 法能够获得比当前常用方法更好的预测效果。

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