貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法，是目前所知文本分類算法中最有效的一類
資源簡(jiǎn)介：貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本?；跇闼刎惾~斯分類器的文本分類的通用算法，是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介：貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法，是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間： 2015-07-19
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資源簡(jiǎn)介：基于樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的中文文本分類程序?？梢詫?duì)中文文本進(jìn)行分類識(shí)別，使用時(shí)先對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，然后進(jìn)行識(shí)別。該Beta版本僅支持對(duì)3類文本進(jìn)行分類，使用簡(jiǎn)單的中文分詞方法，本程序尚不具備實(shí)用性，用于算法研究和改進(jìn)。
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介：垃圾郵件過(guò)濾器Java源碼 本軟件基于樸素貝葉斯算法，用NetBean生成的界面（須JDK1.6），適用于對(duì)手機(jī)短信，郵箱郵件，日記等一些txt文件進(jìn)行分類，測(cè)試率達(dá)90％以上。在這里我非常感謝我的網(wǎng)絡(luò)老師鄭偉！希望大家多多提意見(jiàn)哦
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：垃圾郵件過(guò)濾器 本軟件基于樸素貝葉斯算法，用NetBean生成的界面（須JDK1.6），適用于對(duì)手機(jī)短信，郵箱郵件，日記等一些txt文件進(jìn)行分類，測(cè)試率達(dá)90 以上。
上傳時(shí)間： 2017-03-23
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資源簡(jiǎn)介：基于樸素貝葉斯文本分類器 可進(jìn)行簡(jiǎn)單的文本分類
上傳時(shí)間： 2017-09-25
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資源簡(jiǎn)介：高斯消元的c語(yǔ)言算法源碼。是《introduction to finite element in engineering》中的源碼
上傳時(shí)間： 2016-09-01
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資源簡(jiǎn)介：有向無(wú)環(huán)圖支持向量(DAG-SVMS)多類分類方法,是一種新的多類分類方法。該方法采用了最小超球體類包含作為層次分類依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行多類分類,跟已有的分類方法相比有更高的分類精度。
上傳時(shí)間： 2016-03-19
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資源簡(jiǎn)介：采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規(guī)模電路時(shí)常常需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間，以至于許多設(shè)計(jì)者甚至通過(guò)在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價(jià)來(lái)提高編制速度。電路編制過(guò)程中大部...
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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資源簡(jiǎn)介：MATLAB 5電子手冊(cè)。基于MATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介：MATLAB 5電子手冊(cè)?；贛ATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2015-05-06
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資源簡(jiǎn)介：MATLAB 5電子手冊(cè)?；贛ATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：時(shí)代電子小智
資源簡(jiǎn)介：MATLAB 5電子手冊(cè)?；贛ATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2014-02-04
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資源簡(jiǎn)介：MATLAB 5電子手冊(cè)?；贛ATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的實(shí)踐性指導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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資源簡(jiǎn)介：小靈貓短信發(fā)送二次開(kāi)發(fā)驅(qū)動(dòng)。基于DELPHI7開(kāi)發(fā)，目前僅支持串口連接的設(shè)備，且未注冊(cè)版的控件有設(shè)備連接數(shù)的限制。
上傳時(shí)間： 2014-11-16
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資源簡(jiǎn)介：基于不斷學(xué)習(xí)的貝葉斯-KNN文本分類算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),給出原始幾個(gè)類別的文本文件，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，獲取各個(gè)類別文本內(nèi)容的主要特征，在這個(gè)基礎(chǔ)上，給出待分類的文件庫(kù)，系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)分類，對(duì)文件庫(kù)中的文本進(jìn)行分類，把文件分配到最有可能的類別中。
上傳時(shí)間： 2015-08-31
上傳用戶：時(shí)代電子小智
資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類算法，非常簡(jiǎn)單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又稱為基于實(shí)例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相當(dāng)直觀：Rocchio法來(lái)源于信息檢索系統(tǒng)，后來(lái)最早...
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：wxhwjf
資源簡(jiǎn)介：dbacl是一個(gè)通用目的的digramic貝葉斯文本分類器。它可以學(xué)習(xí)你提供的文本，接著用學(xué)到的類別來(lái)比較新的輸入。
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：bruce
資源簡(jiǎn)介：dbacl是一個(gè)通用目的的digramic貝葉斯文本分類器。它可以學(xué)習(xí)你提供的文本，接著用 學(xué)到的類別來(lái)比較新的輸入。它可以用于垃圾郵件過(guò)濾，或在你自己的外殼腳本中使用。
上傳時(shí)間： 2015-06-08
上傳用戶：lizhizheng88
資源簡(jiǎn)介：在訓(xùn)練集上通過(guò)隨機(jī)屬性選取生成若干屬性子集,并以這些子集構(gòu)建相應(yīng)的貝葉斯分類器,進(jìn)而采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)選。
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：磊子226
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)學(xué)習(xí)自然場(chǎng)景類別的貝葉斯模型、基于“詞袋”模型的目標(biāo)分類。來(lái)源于Feifei Li的論文。是近年來(lái)的目標(biāo)識(shí)別模型熱點(diǎn)之一。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯分類算法，《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間： 2016-03-09
上傳用戶：徐孺
資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯分類算法2，《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：cjf0304
資源簡(jiǎn)介：：將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中，提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me．a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類，計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與 個(gè)簇重心之間的相似度，把記 錄賦給距離最近的一個(gè)簇，并用該簇相...
上傳時(shí)間： 2017-08-18
上傳用戶：banyou
資源簡(jiǎn)介：結(jié)合稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法和支持向量跟蹤(SV T) 原理, 提出了相關(guān)向量跟蹤(RV T)。由于跟蹤系統(tǒng)事先學(xué)習(xí)到了目標(biāo) 的“知識(shí)”, 故匹配發(fā)生在候選圖像塊與先驗(yàn)知識(shí)之間, 而不必考慮模板更新。相關(guān)向量有比支持向量更稀疏的性能, 所以相關(guān) 向量跟蹤比支持向量跟...
上傳時(shí)間： 2016-09-30
上傳用戶：qazxsw
資源簡(jiǎn)介：貝葉斯學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合技術(shù)的研 詳細(xì)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法和理論
上傳時(shí)間： 2017-01-17
上傳用戶：ynzfm
資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯分類算法,可以用來(lái)進(jìn)行分類bayes
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：teddysha
資源簡(jiǎn)介：貝葉斯學(xué)習(xí)算法源碼，用VC++實(shí)現(xiàn)，實(shí)用的
上傳時(shí)間： 2017-02-28
上傳用戶：shinesyh
資源簡(jiǎn)介：一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹(shù)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播和可解釋性,多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2017-04-25
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資源簡(jiǎn)介：：樸素貝葉斯分類器是一種簡(jiǎn)單而高效的分類器，但是它的屬性獨(dú)立性假設(shè)使其無(wú)法表示現(xiàn)實(shí)世界屬性之間的依賴關(guān) 系，以及它的被動(dòng)學(xué)習(xí)策略，影響了它的分類性能。本文從不同的角度出發(fā)，討論并分析了三種改進(jìn)樸素貝葉斯分類 性能的方法。為進(jìn)一步的研究打下堅(jiān)...
上傳時(shí)間： 2017-08-18
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