朴素贝叶斯分类 这是泰坦尼克号数据集(5行数据集)的高斯分类方法。 该模型的准确性为62.228%。 通过在我们的分析中使用更多功能,可以提高准确性。
贝叶斯光谱集聚 txt文件包含我们正在使用的模型。 尤其是最终模型是model5,而模型3包含了一个试验,其中逆Whishart作为协方差矩阵分布,但未给出期望的结果
运行命令: $ python3 main.py --model=model.txt --test=test.txt 注意:默认方法是“可能性”。 如果使用“转发”方法,请运行: $ python3 m
matlab源代码实现贝叶斯网络的推理等问题。文件齐全。可以直接运行。。
朴素贝叶斯算法源码 ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer)
置信网络 贝叶斯网络 没有库的贝叶斯网络编码。
纳维·贝叶斯 整个算法都在此公式上工作。 当我们添加新点p(A / B)=(p(B / A)* p(A))/ p(B)时,决策取决于更多的概率区域
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详细介绍经验贝叶斯估计方法,使用贝叶斯方法的一个先决条件是知道先验分布,而在实际问题中,这一条件常常是不满足的。因为,即使在一个问题中,人们对参数取什么值可能事先(抽样以前)有一些知识,但这种知识往往
这是我在积极总结的学习资料,希望对大家有帮助