搜索资源列表
贝叶斯分类器源代码
- 利用VC实现的贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，很值得收藏-The source code of bayes classfication using VC
贝叶斯和Fisher分类器的matlab源程序
- 基于Bayes和fisher的分类器，便于对通一批数据比较两个分类器的分类结果标有注视，简单易懂，用于初学者入门使用
贝叶斯分类器
- 贝叶斯一维分类器，用matlab编写，正态分布下男女生判别，最小错误率的贝叶斯分类
Matlab贝叶斯分类器+(Bayers)程序
- 用matlab实现贝叶斯分类器，模式识别的一个程序。 matlab的英文教程
11912873naivebayesclassificationbasedongenetic
- 贝叶斯网络分类器的一点小程序，也许有用，请各位资源下载-Bayesian Network Classifier for small procedures, may be useful, please download resources
mixtureBNT
- 上传-混合高斯贝叶斯网络分类器，有数据可以直接运行，互相交流，互相学习。-Upload- Gaussian mixture Bayesian network classifier, the data can be directly run, exchange, learn from each other.
xucui
- 这是自己写的一个贝叶斯网络分类器，可能存在问题，自己调一下-This is to write a Bayesian network classifiers, there may be problems, make your own look
贝叶斯分类器设计
- 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，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。
贝叶斯分类器
- 贝叶斯分类器，对四个类随机正态分布数据进行分类，可直接运行，适合初学者，学习与参考。
20170608贝叶斯分类器实验
- 贝叶斯分类器，通过事先sample样本的训练，能够快速准确的实现对待分类样本的识别分类(Bias classifier, through the training of sample samples in advance, can quickly and accurately realize the classification and classification of the classified samples)
3.贝叶斯分类器
- 贝叶斯定理是用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识，而机器学习使用的各种算法中，最常见的就是贝叶斯定理。此代码为贝叶斯分类python代码，包含高斯贝叶斯分类器，多项式贝叶斯分类器和伯努利贝叶斯分类器，并有具体的数据例子进行仿真比较(Bias's theorem is a mathematical way to explain all the common sense in life, and machine learning using various algorithms, the mos
模式识别分类器
- 贝叶斯识别，可对图像数据进行分类的算法，其中包含5个m文件(Bias recognition, image data can be classified algorithm, which contains 5 m files)
贝叶斯分类器
- 该程序能够实现对两种样本进行贝叶斯分类，并且能够通过旋转观察两类的三维图，还能够画出超平面，更加直观的观察两类的分类。(The program can realize the Bayesian classification of two kinds of samples, and can be observed by rotating the 3D figure two class, also can draw a plane, the classification of the two cla
BP神经网络+最小距离分类器
- BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)
NativeBayes
- 朴素贝叶斯垃圾邮件分类器，好歹哦后期维护阿里斯顿啊两千万(Naive Bayes spam classifier)
贝叶斯
- 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，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类(The classification principle of Bias classifier is to calculate the posterior probability by using Bias's formula through the prior probability of an object, that is, the proba
分类器评估及交叉验证_代码
- 内有鸢尾花数据的5折交叉验证实验代码，采用的分类器是贝叶斯分类器。(There is a 5-fold cross-validation experiment code for the iris data, and the classifier used is a Bayesian classifier.)
红酒贝叶斯
- 红酒贝叶斯分类，用朴素分类器进行分类，可用。(Red wine Bias classification, using simple classifier)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
贝叶斯判决
- 假定某个局部区域细胞识别中正常w1和非正常w2 两类先验概率分别为： 正常状态：P(w1)=0.9 ； 异常状态：P（w2）=0.1 。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为： -2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布