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手写数字识别.贝叶斯分类算法 评分:

MATLAB源码实现手写数字识别,模式识别经典分类算法,识别率有待提高,思路清晰,适合新手入门学习使用
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matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码

matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码

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基于贝叶斯手写数字识别

基于贝叶斯的手写数字识别,C语言实现代码........................................................................................................................................................................................................................................................................................

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利用贝叶斯分类器实现手写数字识别(实验报告)

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。太大不布出来。

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Matlab基于贝叶斯,朴素贝叶斯,最小错误率贝叶斯手写数字识别代码

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%

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贝叶斯分类算法/伯努利模型/多项式模型

贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法的伯努利模型 贝叶斯分类算法的多项式模型 NaiveBayesClassifier

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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%

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基于朴素贝叶斯手写数字识别

基于朴素贝叶斯的手写数字识别,code中包含data,中间利用了PCA降维方法,识别精度达到95.42%

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贝叶斯分类算法MatLab实现

利用贝叶斯分类算法对两个已知样本进行分类并求出决策面方程,画出3维图像。 代码注释详细,易于看懂。

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手写数字识别

贝叶斯,Fisher线性判别实现手写数字识别

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贝叶斯分类算法C++实现

贝叶斯分类算法C++实现

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代码及数据集:KNN分类算法--手写数字识别任务

代码及数据集:KNN分类算法--手写数字识别任务

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贝叶斯分类算法

贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性

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机器学习贝叶斯分类算法与应用

贝叶斯分类算法与应用

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手写数字识别 matlab

手写数字识别 matlab,运用神经网络中的技术,很好地实现了手写数字的识别

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MNIST DATABASE机器学习opencv 手写识别数字集合

MNIST DATABASE机器学习opencv 手写识别数字集合

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基于bayes和神经网络的手写体数字识别程序(matlab)

基于贝叶斯和神经网络的手写体数字识别方法,用matlab进行了仿真实现

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贝叶斯算法实例(c语言)

c语言版本的贝叶斯算法实例

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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

统计决策理论是处理模式识别问题的基本理论之一,而贝叶斯决策理论方法又是统计模式识别中的 一个基本方法,它可以有效地对大量数据进行分析,并生成相应的分类器,对于数据的分类识别有着重大的意义。 把最小错误率的贝叶斯方法运用到手写英文字母的识别中,提高了分类的准确性和有效性

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朴素贝叶斯算法实现分类问题(Java实现)

代码是我实验课完成的,Java实现分类问题,朴素贝叶斯算法,对网上需手动输入数据的代码稍微改进,数据是文件夹里的txt文件,读者可以自己更改数据文件,非常方便,注释详细。

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基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法

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。与基于传统TF一IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高。

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