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Bayesian classification in normal distribution mode
正态分布模式的贝叶斯分类的实验数据。三分类正态数据
模式识别经典教材，模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分
希腊西奥多里蒂斯写的模式识别，也是大部头书籍，中文版的
Day11-决策树与贝叶斯.xmind
整理python机器学习常用算法,里面涵盖基础操作,案例解析和注意事项,包括knn算法、逻辑斯蒂回归、线性归回、岭回归、SVM支持向量机、决策树、贝叶斯等,因不能同时上传多个文件,所以逐一上传,如果下
最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率
课程作业：根据数据判定是否去打网球的贝叶斯决策。DesignaprogramtocalculateforanyvaluesofbasdonthedatainTable1.
计算男女身高,非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序，可直接使用，模式识别
《现代外国统计学优秀著作译丛:统计决策论及贝叶斯分析(第2版)》主要讨论贝叶斯分析和决策论的基本论点和原理，没有打算系统地介绍实际上已开拓发展了的方法的全貌，即介绍这些思想在统计学的特殊领域的具体发展
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