基于贝叶斯最小错误率决策的分类（python）
假定某个局部区域细胞识别中正常P(w1)和异常P（w2)两类先验概率分别为P(w1)=0.9, P(w2)=0.1现有一系列待观察的细胞，其观察值为：-2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布p(x|w1)=(-2,1.5), p(x|w2)=(2,2).依据最小错误率的贝叶斯决策对观察的结果进行分类。
文件下载
评论信息
其他资源
- 精通Windows.API-函数、接口、编程实例.pdf
- Android版Tunelab 2.3破解版.apk
- 虚拟现实unity课程大作业
- 伺服电机定位的欧姆龙PLC程序
- 半导体激光器
- 应用BP神经网络逼近非线性函数
- C++ 孔令德计算机图形学习题答案源代码
- SPWM生成器
- diablo2-protocol：Diablo 2网络协议-源码
- google-chart：Google Charts API网络组件-源码
- vite白皮书中文版.pdf
- rabbitmq+erlang.zip
- 禁用update.rar
- 宾馆客房管理系统源代码
- ganttproject
- 自动控制原理MATLAB程序若干
- Android省市区三级联动滚轮选择——Cascade_Master
- C++学生学籍管理系统设计
- name-pipe-tcp-proxy
- A_Star算法，解决迷宫问题
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明