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针对时隙ALOHA的稳定性控制问题，建立了时隙ALOHA系统模型，研究了伪贝叶斯稳定性调整算法的原理。研究了实际负荷与估计负荷的差异对调整过程的影响。结果表明，该算法能够保证系统的稳定性，其调整时间随
做的毕业设计，是基于hadoop平台的，关于MapReduce云平台下贝叶斯算法的并行化设计，通过查资料设计出简单有效的算法，可以对数据进行分类，虽然简单但对初学者很有帮助，希望对大数据的学习有帮助。
贝叶斯区间估计利用贝叶斯统计推断方法,给出了正态总体未知参数(期望、方差及其函数)的后验置信概率1-α的区间估计.
非常好的贝叶斯统计学资料，详细讲解了有关统计推断的应用知识点
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBM）
朴素贝叶斯方法.pdf
贝叶斯估计在现代计算机科学有着基础性的作用,特别是数据分类,模式识别等领域。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,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
5-贝叶斯算法.pdf
目前，基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题，将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了
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