小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

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贝叶斯理论讲解及实例，条件概率，先验概率，概率密度函数。

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【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

实现了高斯、多项式、伯努利三种朴素贝叶斯模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并提供预测结果概率。对于像鸢尾花这类的连续型数据可以直接采用MyGaussianNB预测。离散型数据采用MyMultinomialNB预测。离散型数据，且特征值只有0,1两种取值情况的采用MyBernoulliNB预测。三种模型都可以通过score方法评估模型准确率，都可以通过predict_proba方法输出预测结果概率。 此外，为了优化和改进模型，使MyMultinomialNB和MyBernoulliNB能够预测连续型数据，还实现了基于numpy和pandas的分箱函数MyDiscretizer以及二值化函数MyBinarizer。

四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类，内附实验指导书、讲解PPT、参考代码 1、实验讲解PPT 4份 实验一 线性回归模型实验指导 实验二 支持向量机模型实验指导 实验三 贝叶斯分类解决西瓜问题 实验四 基于tensorflow实现CNN文本分类 2、实验指导书 4份 实验一 线性回归实验指导书 实验二 支持向量机实验指导书 实验三 贝叶斯分类实验指导书 实验四 基于tensorflow实现cnn文本处理实验指导书 3、实验参考代码 4份 实验一 LinearRegression 实验二 SVM 实验三 bayes_classify_demo 实验四 cnn-text-classification-tf

机器学习+贝叶斯分类器+北邮自动化作业+实验+yhh大家都懂的，作业巨多的那个老师，创作不易

变压器是电网的核心设备，其健康状态关系到电力系统的安全运行，开展变压器故障诊断既有实用价值，又有研究意义。变压器故障诊断的传统方法为国际电工委员会发布的IEC三比值法，该方法存在诊断准确率低、对编码以外的部分样本无法诊断等弊端。鉴于此，本文提出了一种基于统计规律的故障诊断方法，利用变压器油中溶解气体作为特征量，以故障类型为分类结果，采用朴素贝叶斯算法，建立了基于贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型。为验证本文模型的效果，采取了两次实例测试：单次随机试验表明，本文模型将诊断准确率较IEC传统方法提高了10个百分点；多次随机试验表明，本文模型的平均诊断准确率在95%以上。因此，本文模型具有分类准确率高、泛化能力强等特点，能满足实际工程需要，可作为电力设备故障诊断的有效方法。