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局部加权朴素贝叶斯
局部加权朴素贝叶斯
weka
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局部加权
数据挖掘
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基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法
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资源难得啊，花钱买的，基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法.kdh
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实时3D 可视化是机械产品设计当中的一个主要问题，针对CAD几何学和装配以及机械产品的高可视化提出了MEMPHIS中间件框架，目的是连接实时虚拟现实应用，特别是CAD模型的管理操作设计。同时还保证了当进行模型转换时，在CAD模型上必须作相应的几何改变，系统会同步变化，这样避免了传统的从CAD模型转换到VR模型转换时人工加入虚拟现实特殊信息，如光照设置、材质、纹理、行为这些刻画VR模型可视化特性的信
基于权重的朴素贝叶斯分类器设计与实现
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基于分类概率加权的朴素贝叶斯分类方法
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基于分类概率加权的朴素贝叶斯分类方法，又想用的可以下 转的
基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法
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朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的。为了在一定程度上放松这一假设，提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法，该算法采用一种新的权重计算方法，这种权重计算方法是在传统词频一反文档频率(TF一IDF)权重计算基础上，考虑到特征项在类内和类间的分布情况，另外还结合特征项间的相关度，调整权重计算值，加大最能代表所属类的特征项的权重，将它称之为TF一IDF一FC权重计算。与
基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法_张明卫
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基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法_张明卫，分享给大家学习~
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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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有监督朴素贝叶斯是一种有效的分类，参数估计，分类结果和分类准确率。
朴素贝叶斯：朴素贝叶斯
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朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。
基于K-近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法.pdf
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基于分类概率加权的朴素贝叶斯分类方法 (2012年)
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提出一种基于概率的加权朴素贝叶斯分类算法。通过对每个属性做朴素贝叶斯分类，得到该属性分类正确的概率，把该概率作为相应的权重，分别加在条件属性上，得到加权后的朴素贝叶斯分类器。以weka自带的数据集和uci数据集进行分类测试，得到了较好的结果。
一种基于概率加权的朴素贝叶斯分类 (2009年)
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朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法 ,但是它的属性独立性假设 ,影响了它的分类性能。为了克服该问题 ,提出了一种基于概率推理的加权朴素贝叶斯分类模型。通过计算属性和类之间的相关概率和不相关概率 , 对属性赋予不同的权重 ,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能。实验结果表明 , 该方法可行而且有效。
普通最小二乘法，决策树，KNN，朴素贝叶斯分类
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在机器学习领域，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）、决策树、K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）和朴素贝叶斯分类是四种基本且重要的算法。这些方法各有特点，适用于不同的数据类型和问题场景。 ...
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朴素贝叶斯分类器是一种简单高效的分类算法,但其属性独立性假设影响了分类效果。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强朴素贝叶斯的分类效果,但是通?岬贾录扑愦
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【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器...
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