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贝叶斯滤波
贝叶斯滤波
2022-05-07 19:30:47
1.19MB
贝叶斯
1
正态分布下参数的模糊贝叶斯估计 (2015年)
在参数估计中,寿命数据是非常重要的. 传统的估计是基于完全精确的寿命数据. 然而,在实际中由于种种原因,有时收集的数据往往是不精确的. 这样,参数的模糊估计方法就十分必要. 本文将贝叶斯估计方法与模糊集理论相结合,给出了正态总体中两参数的模糊贝叶斯估计. 最后,用一个数值例子演示了本文的方法.
2022-05-07 17:51:08
868KB
自然科学
论文
1
【LSTM预测】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果
2022-05-06 13:49:04
418KB
matlab
1
【优化预测】贝叶斯优化LSTM预测【含Matlab源码 1329期】.zip
【优化预测】贝叶斯优化LSTM预测【含Matlab源码 1329期】.zip
2022-05-06 13:42:41
252KB
1
安全技术-网络信息-面向智能数据处理的贝叶斯网络研究与应用.pdf
安全技术-网络信息-面向智能数据处理的贝叶斯网络研究与应用.pdf
2022-05-06 13:00:16
4.77MB
文档资料
安全
网络
现代贝叶斯统计学 Modern Bayesian Statistics
贝叶斯统计概念是很容易描述的。它把统计看成研究不确定性的一门学 问,并且坚持认为不确定性只能用概率语言来进行合理的解释。引进一个效 用函数 (utility function) 并选择使期望效用最大的最优决策把上述思想立即 扩展到在不确定时的决策问题。下面更加详尽地解释这些基本原理。 贝叶斯论断的根本就在于,无论是直接用千推断或是在决策中与概率为基础的效用相结合,概率目前是仅有的产生合理过程的方法。概率的三个基 本规则和由它们导出的理论一起提供了完全的说明,以适用于你的推断和行 动。
2022-05-06 09:09:18
9.22MB
学习
文档资料
运维
服务器
1
时序预测 | MATLAB实现Bayes(贝叶斯)优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测(完整源码和数据)
时序预测 | MATLAB实现Bayes(贝叶斯)优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-05-05 12:05:51
12KB
Bayes(贝叶斯)优化LSTM
LSTM
时间序列
深度学习
2022年五一赛B题--矿石加工质量控制问题--代码数据在附录
自己参加五一赛的作品。附录包括代码和数据,质量很好,获奖没问题,可以用于学习参考和期末选课结业。 本文针对矿石加工问题,利用 XGBoost 模型、贝叶斯优化模型与回归插补法进 行研究,旨在提升工业矿石产品的生产合格率,为矿产行业提供参考与建议。
2022-05-05 09:03:38
1.49MB
矿石加工质量控制问题
2022五一赛
XGBoost模型
贝叶斯优化模型
AI人工智能资料 机器学习和深度学习PPT教程资料 day02-sklearn、knn、贝叶斯、决策树 共102页.pptx
【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx
2022-05-04 12:05:55
16.59MB
人工智能
机器学习
文档资料
深度学习
清华出品 机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:47
1.57MB
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软件工程 作者:钱乐秋 赵文耘 牛军钰编著