简单的实现（7，3）循环码的编码、译码，课程设计用的 labview程序

1.领域：matlab，RNN循环神经网络算法 2.内容：基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真+代码操作视频 3.用处：用于RNN循环神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

计算机前端-实战.aravel框架2-03.循环与判断标签.wmv

朴素贝叶斯估计 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 具体的，根据训练数据集，学习先验概率的极大似然估计分布 以及条件概率为 Xl表示第l个特征，由于特征条件独立的假设，可得 条件概率的极大似然估计为 根据贝叶斯定理 则由上式可以得到条件概率P(Y=ck|X=x)。 贝叶斯估计 用极大似然估计可能会出现所估计的概率为0的情况。后影响到后验概率结果的计算，使分类产生偏差。采用如下方法解决。 条件概率的贝叶斯改为

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