Özisik, M.N., “Heat Conduction”, New York, Ed. John Wiley & Sons.

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RNBL-MN 序列分类器递归朴素贝叶斯学习器的实现 ＃＃＃关键词 Weka ,递归朴素贝叶斯,决策树,多项式事件模型,序列分类器 描述 用于构建和使用递归朴素贝叶斯分类器进行序列分类的 Java 类。 RNBL-MN 是一棵朴素贝叶斯分类器树，其中每个节点都是一个基于多项式事件模型的 NB 分类器。 RNBL-MN 被证明优于 C4.5 决策树学习器，并且产生与使用类似信息的 SVM 相当的准确度。 ##Reference 有关更多信息，请参阅， Dae-Ki Kang、Adrian Silvescu、Vasant Honavar “RNBL-MN：用于序列分类的递归朴素贝叶斯学习器”PAKDD'06。 依赖项： 该项目依赖于 Weka 3.6 NaiveBayesMultinominal 分类器和其他辅助功能。 Weka的效率问题 我在评估中加入了C4.5决策树方法来与RNB

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http://simulations.narod.ru/ 矢量化代码以查找零、局部最大值、局部最小值。 零是信号改变符号时。 最大值是比上一个多然后下一个的元素。 最小值是小于上一个且小于下一个的元素。 运行 zz_test.m 来测试函数。