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贝叶斯优化算法在多目标优化问题中的应用,设计分布估计算法
贝叶斯优化最小二乘向量机,很好的优化方法,也比较少见
目录:第一部分贝叶斯网基础第1章概率论基础1.1随机事件与随机变量1.2概率的解释1.3多元概率分布1.4概率论与人工智能1.5信息论基础第2章贝叶斯网2.1不确定性推理与联合概率分布2.2条件独立与
贝叶斯网络的提出就是要解决这个问题。它把复杂的联合概率分布分解成一系列相对简单的模块,从而大大降低知识获取和概率推理的复杂度,使得可以把概率论应用于大型问题。
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一本详细解释贝叶斯网络的入门书,很多定理有详细证明且有比较好的例题解析,值得一读。
用python写的哦,anaconda才能运行哦
matlab实现的贝叶斯距离判别法,程序设计使用的
贝叶斯信念网络在数据分析和挖掘中的应用和相关问题的分析
朴素贝叶斯分类假定类条件独立,即给定样本的类标号,属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时,与其它所有分类算法相比,朴素贝叶斯分类是最精确的。然而,在实践中,变量之间的依赖可能存在。贝叶
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