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最小风险贝叶斯
决策_贝叶斯_matlab_matlab贝叶斯_
最小风险贝叶斯
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最小风险贝叶斯
决策,MATLAB代码,有多个举例代码
2022-11-09 00:02:11
5KB
贝叶斯
matlab
matlab贝叶斯
最小风险贝叶斯
1
最小风险贝叶斯
最小风险 贝叶斯 分类器 自己写的
2022-05-24 11:56:03
2KB
最小风险
贝叶斯
1
最小错误率与
最小风险贝叶斯
判决—例程
两个贝叶斯分类器的例子,分别基于最小错误率与最小风险
2021-07-29 09:53:17
78KB
贝叶斯分类器
1
模式识别作业,包括线性分类器;
最小风险贝叶斯
分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,支持向量机
模式识别的作业,包括线性分类器;
最小风险贝叶斯
分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,支持向量机
2021-06-22 23:49:24
2.48MB
模式识别
1
基于AdaBoost的
最小风险贝叶斯
的垃圾邮件过滤算法
针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题,在分析和研究
最小风险贝叶斯
算法和AdaBoost算 法的基础上,将两者结合在一起,提出一种基于AdaBoost的
最小风险贝叶斯
的垃圾邮件过滤算法,将其应用到垃圾邮件过滤 中,并分别与
最小风险贝叶斯
算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较,结果表明,该算法能够有效提高邮件过滤的准确率, 改善垃圾邮件过滤系统的整体性能。
2021-05-16 09:12:33
247KB
AdaBoost
过滤算法
最小风险贝叶斯
邮件
1
最简单的单一特征、最小错误和
最小风险贝叶斯
决策 matlab代码
最简单的贝叶斯决策,已知先验概率和类条件概率密度,根据一个特征进行分类。(不是很高级的代码,但是能够帮助理解贝叶斯决策)
2021-04-19 22:48:15
1KB
贝叶斯决策
最小风险
最小错误
1
基于改进信息增益的垃圾邮件过滤研究
信息增益是文本分类中一种有效的特征项选择方法,针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题,提出了一种改进的信息增益方法提取特征词,并采用了
最小风险贝叶斯
的决策方法,最后在英文语料库上进行实验,实验结果表明改进后的方法降低了过滤器对合法邮件的误判。
2021-01-30 23:03:59
564KB
信息增益;
特征选择;
垃圾邮件;
最小风险贝叶斯
1
最小风险贝叶斯
基于最小风险的贝叶斯决策,模式识别课程,代码采用Matlab编写,其中用到的时求先验概率,后验概率,决策上有点小问题,缺个决策表
2020-01-03 11:17:34
2KB
最小风险
贝叶斯决策
1
基于
最小风险贝叶斯
决策对细胞异常与否的分析。
基于
最小风险贝叶斯
决策对细胞异常与否的分析,.m文件,代码框架明确,备注清晰,有利于学习,可直接更改数据及参数用于其他方面的分析。
2019-12-21 22:08:00
1KB
贝叶斯
最小风险
1
模式识别matlab实例:最小错误率、
最小风险贝叶斯
决策
模式识别实例:包括最小错误率、
最小风险贝叶斯
决策matlab代码,注释清楚丰富。
2019-12-21 20:39:41
87KB
模式识别
贝叶斯
matlab
1
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