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机器学习数学模型：贝叶斯信念网，贝叶斯朴素分类器里面包含上课时的PPT，PDF文档
matlab代码，有详细解释，产生正态分布随机数据，划分训练集测试集，用Bayes分类器分类
经典贝叶斯分类器 % bayes_classifier(class1,class2,p1,p2); % BAYES_CLASSIFIER function calculates the discrim
贝叶斯分类算法是一种比较快的分类算法,数据挖掘,贝叶斯分类器,matlab bayesleastrisk
贝叶斯分类器的训练在模式识别领域中，贝叶斯分类器是一种常用的分类算法。贝叶斯分类器的基础是贝叶斯公式，它的分类决策规则是依据计算得到的后验概率对样本进行归类，而所需条件是先验概率和类条件概率已知。贝叶
基于matlab编写的贝叶斯分类器能够对垃圾进行智能分类，准确率高达90%以上。该分类器使用机器学习中贝叶斯模型进行训练，可实现自适应学习和更新，具有较强的适应性和泛化性。此外，该分类器也可应用于其他
基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。
基于最小错误概率的贝叶斯分类器
高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copu
基于bayes分类的MATLAB程序，很好的机动目标跟踪代码
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