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2022-10-18 17:05:38
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2022-10-18 17:05:33
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C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类，用于学习机器学习，最好是在Linux上运行，可以运行
2022-10-11 00:00:26
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1.利用所提供的训练数据，完成基本最小错误率的贝叶斯分类器的设计，并用测试数据进行测试，计算出错误率。
2.再使用最小风险判别准则进行分类，实验中假设风险参数矩阵为L，该数据可根据实际损失的情况需要进行修改。
这里给定损失参数矩阵为:[0,2,1;
3,0,4;
1,2,0] 损失参数矩阵可以调整.
3.改变损失矩阵对分类结果是否会有影响？给出不同的两组损失矩阵得到的分类结果。
4.使用python语言来完成实验
2022-09-29 16:14:48
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主要适用于机器学习初学者，掌握基础理论；
可以在高质量数据集上面，修改测试代码，更好的掌握
naive Bayes 分类器理论和实际应用；
理解分类器的实际价值和局限性所在。
2022-08-30 15:05:10
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