Bayes决策理论
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哈林教授决策理论分析讲义
由圣彼得堡大学经济学院哈林教授以俄语讲授的决策理论分析课程。
算法与数据结构
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2024-05-25
DS证据理论决策冲突合成规则
黑白风格的 DS 证据理论,挺适合搞规则合成和冲突的场景。你要是研究像防火墙规则优化、数据挖掘啥的,点进来看看挺值。里面那套合成规则讲得蛮清楚,思路也比较系统。嗯,尤其是你遇到多源信息决策冲突的时候,参考这个真能省不少事。
算法与数据结构
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2025-06-17
贝叶斯决策理论最小风险分类方法
分类器的实战资料里,贝叶斯决策理论这套内容还蛮值得一看的,思路清晰,例题也不少。嗯,讲到了正态分布下怎么用最小风险做判断,还把Bayes 分类器和决策树做了对比,蛮有参考价值的。
里面关于分类错误率和风险最小化那一块讲得比较细。尤其是聂曼-皮尔逊准则那段,适合做二分类的兄弟参考下。响应也快,理论结合得还算实用。新手刚入门也不会太吃力。
如果你是做机器学习或者数据挖掘那一挂的,这套资料可以帮你理清决策层的逻辑。而且里面还有带代码的例题,比如用Bayes 分类器算最小错误率,挺贴合实际场景。
建议你也顺手看看相关链接:Matlab 贝叶斯分类器,还有个关于最小风险的案例也不错,点这儿:基于最小风险
数据挖掘
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2025-06-30
Bayes判别分析及算例解析
基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》书籍内容,本视频对第六章第四节Bayes判别分析展开详细阐述,并结合实际案例深入讲解,帮助学习者更好地理解和掌握Bayes判别分析方法。
统计分析
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2024-05-23
基于潜在语义分析的BBS文档Bayes检测器
基于潜在语义分析的BBS文档Bayes检测器,刘昌钰,唐常杰,对电子公告栏(BBS)文档进行检测已成为信息安全技术的重要内容之一。结合数据挖掘技术、数理统计技术和自然语言理解技术,
数据挖掘
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2024-07-15
Naive Bayes-Boosting中文文本分类方法优化
在文本分类这块,大量的文本数据时,选择合适的方法可真是关键。比如说,朴素贝叶斯和AdaBoost结合的 Naive Bayes-Boosting 方法,挺好用的,它能通过增强弱分类器的能力来提升分类准确度。是在中文文本分类中,复杂的字符和歧义词问题时,向量空间模型和反向最大匹配分词技术有时也能带来不错的效果。,学会合理选择不同方法,能让你的分类任务变得更轻松高效。如果你对中文文本的或者提升分类准确度感兴趣,可以试试这篇文章里的一些方法,是对Naive Bayes-Boosting的运用。,做文本分类时,记得多考虑模型的适用性,方法的选择要看具体的数据特性哦。
数据挖掘
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2025-06-24
决策树:构建决策模型的利器
决策树,一种强大的机器学习算法,通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试,分支对应测试结果,最终的叶节点则给出预测类别或输出值。
决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割,构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图,引导我们根据数据的特征做出最佳决策。
算法与数据结构
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2024-05-14
解析北京邮电大学模式识别课件第04章贝叶斯决策理论
解析2、假定两类协方差矩阵相等∑=∑1+∑2
Matlab
8
2024-09-26
Spark理论详解
这本书是目前国内唯一的中文资源,对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。
spark
13
2024-07-13
理论Oracle指南
想学习理论的人必须先掌握理论,因为理论是实践的基础。
Oracle
12
2024-09-30