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文档是在听取斯坦福大学机器学习网上公开课后，结合前人所写的文档整理而成，文档中包含了斯坦福大学教授NG在课堂上讲的见解、建议等，主要讲解了判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法及其应用。文档写得清晰易懂，
贝叶斯动态模型及其预测(张孝令、刘福升、张承进、葛颜祥主编)
贝叶斯\贝叶斯统计推断+PDF.pdf，不错的电子书，200多页，才1分啊
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操作风险数据积累比较困难，而且往往不完整，朴素贝叶斯分类器是目前进行小样本分类最优秀的分类器之一，适合于操作风险等级预测。在对具有完整数据朴素贝叶斯分类器学习和分类的基础上，提出了基于星形结构和Gib
贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测!它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验信息’通过实证分析的方法!将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较!结果表明
针对大型城市社区的消防安全预控管理问题，分析了国内外消防安全评估的研究现状，提出了一个基于贝叶斯网络的消防安全评估模型，并结合层次分析法对消防安全进行定量评估。该模型利用贝叶斯网络推理反映评估指标之间
论文研究-基于隐马尔可夫模型的array-CGH数据贝叶斯分析.pdf, 微阵列比较基因组杂化(comparative genomic hybridization, CGH)技术是用于发现DNA拷贝
贝叶斯分类集成算法研究，李帛钊，卞佳丽，数据挖掘（Datamining）是一种信息发掘过程，它通过一定的算法提取出隐藏在大量数据中的有价值的数据信息，旨在预测未来的信息变动��
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