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贝叶斯决策论为机器学习的一种重要方法贝叶斯决策：根据各种事件发生的先验概率进行决策一般具有较大的风险。减少这种风险的办法是通过科学实验、调查、统计分析等方法获得较为准确的情报信息，以修正先验概率。利用
基于Bayesian压缩感知的融合算法，感兴趣的可以去看看
朴素贝叶斯算法实例,python3可运行,每行代码均有详细解释,适用初学贝叶斯者.
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文通过对男，女姓名集进行训练，利用贝叶斯分类器实现对给定姓名的姓名识别。
Bayesian learning tool
Bayesian decision theory
6.4贝叶斯估计6.4贝叶斯估计6.4贝叶斯估计最优估计
数据挖掘分类算法中的朴素贝叶斯分类示例，自己整理的，希望有帮助。
贝叶斯网络总结介绍什么是贝叶斯网络总结，工程上怎么应用贝叶斯网络
用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。
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