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基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究

  • 1 引言近幾年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記12--混合高斯模型、混合貝葉斯模型

  • 　　本文對應(yīng)公開課的第13個(gè)視頻，這個(gè)視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個(gè)視頻講解了EM算法的基礎(chǔ)，本視頻則是在講EM算法的應(yīng)用。本視頻的主要內(nèi)容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推導(dǎo)、混合貝葉斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推導(dǎo)、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章內(nèi)容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識別方法設(shè)計(jì)

  • RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識別方法設(shè)計(jì),引言本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進(jìn)行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的設(shè)計(jì)。將人臉圖像本身的灰度分布描述為矩陣，其奇異值特征具有轉(zhuǎn)置不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、位移不變性、鏡像不變性等諸多重要的性質(zhì)，進(jìn)行
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貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在學(xué)生模型建模中的應(yīng)用分析

  • 將課程教學(xué)資源融合到學(xué)生模型構(gòu)建中，描述了包括領(lǐng)域知識拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建立、條件概率表學(xué)習(xí)算法的推理的詳細(xì)過程，最終得到了學(xué)生模型中關(guān)于章節(jié)知識項(xiàng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，并通過一個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對個(gè)性化教學(xué)系統(tǒng)中學(xué)生模型建構(gòu)的整個(gè)框架的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。
  • 關(guān)鍵字： 應(yīng)用  分析  建模  模型  網(wǎng)絡(luò)  學(xué)生  貝葉斯  

基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究

  • 1 引言
    近幾年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可采用基于依賴分析的方法。
    常用的有：用
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