基于貝葉斯的數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn),使用visual stutio2005編程實(shí)現(xiàn)。
資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯的數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn),使用visual stutio2005編程實(shí)現(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：jeffery
資源簡(jiǎn)介：貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對(duì)于多屬性的數(shù)據(jù)集，計(jì)算 P(X|Ci) 的開銷非常大，為減低計(jì)算復(fù)雜度，我們做條件獨(dú)立的假設(shè)，即給定元組的類標(biāo)號(hào)，假定屬性值有條件地相互獨(dú)立，即在屬性間不存在依賴關(guān)系。此程序僅為算法的一個(gè)實(shí)...
上傳時(shí)間： 2016-10-21
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資源簡(jiǎn)介：程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了貝葉斯在數(shù)據(jù)挖掘中分類和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，通過(guò)程序可以很好的進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：chongcongying
資源簡(jiǎn)介：基于不斷學(xué)習(xí)的貝葉斯-KNN文本分類算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),給出原始幾個(gè)類別的文本文件，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，獲取各個(gè)類別文本內(nèi)容的主要特征，在這個(gè)基礎(chǔ)上，給出待分類的文件庫(kù)，系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)分類，對(duì)文件庫(kù)中的文本進(jìn)行分類，把文件分配到最有可能的類別中。
上傳時(shí)間： 2015-08-31
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資源簡(jiǎn)介：基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法的技術(shù)研究,請(qǐng)批評(píng)指正。
上傳時(shí)間： 2014-08-12
上傳用戶：6546544
資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘中基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類算法 算法分為訓(xùn)練、驗(yàn)證兩大部分
上傳時(shí)間： 2016-07-14
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資源簡(jiǎn)介：bayes數(shù)據(jù)挖掘；基于貝葉斯定理的分類方法
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：chenbhdt
資源簡(jiǎn)介：樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類算法，非常簡(jiǎn)單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又稱為基于實(shí)例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相當(dāng)直觀：Rocchio法來(lái)源于信息檢索系統(tǒng)，后來(lái)最早...
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：wxhwjf
資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯分類算法的圖像閾值分割 迭代最佳閾值分割算法 matlab7.0環(huán)境運(yùn)行無(wú)誤
上傳時(shí)間： 2014-11-27
上傳用戶：徐孺
資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯理論的指紋識(shí)別算法及學(xué)習(xí)套件, 使用貝葉斯概率論實(shí)現(xiàn)對(duì)指紋識(shí)別,特征碼提取,特征對(duì)數(shù)獲取的功能
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：qq521
資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的源程序，可用于對(duì)數(shù)據(jù)的分類工作，效果較好
上傳時(shí)間： 2014-09-01
上傳用戶：獨(dú)孤求源
資源簡(jiǎn)介：該代碼包是一個(gè)基于貝葉斯分類器的分類程序，內(nèi)含數(shù)據(jù)集、可運(yùn)行程序
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：釣鰲牧馬
資源簡(jiǎn)介：本程序是用c語(yǔ)言編寫的基于決策樹分類方法的數(shù)據(jù)挖掘算法，它對(duì)測(cè)試集進(jìn)行分類，挖掘出潛在的規(guī)則
上傳時(shí)間： 2015-03-18
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯分類器的牙周病診斷系統(tǒng)，用matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-02-05
上傳用戶：123啊
資源簡(jiǎn)介：采用貝葉斯正則化算法提高 BP 網(wǎng)絡(luò)的推廣能力。我們采用兩種訓(xùn)練方法，即 L-M 優(yōu)化算法（trainlm）
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：三人用菜
資源簡(jiǎn)介：一種基于貝葉斯理論的目標(biāo)驗(yàn)證方法。 提出了一種驗(yàn)證圖像中候選目標(biāo)的新方案. 綜合目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),將目標(biāo)驗(yàn)證轉(zhuǎn)化為給定候選目標(biāo)的條 件下,圖像特征觀察集合的條件概率問(wèn)題. 同時(shí),提取圖像的短線段特征,利用短線段特征的觀察,給出了一種目標(biāo) 驗(yàn)證方法排除...
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：rishian
資源簡(jiǎn)介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序（動(dòng)量梯度下降算法訓(xùn)練 、貝葉斯正則化算法）
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：邶刖
資源簡(jiǎn)介：基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法，是很不錯(cuò)的Java版的ID3算法，大家可以看看。
上傳時(shí)間： 2017-06-03
上傳用戶：weixiao99
資源簡(jiǎn)介：采用貝葉斯正則化算法提高bp網(wǎng)絡(luò)的性能，即L-M優(yōu)化算法
上傳時(shí)間： 2017-07-22
上傳用戶：asasasas
資源簡(jiǎn)介：該文檔為基于貝葉斯正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)估算模型研究簡(jiǎn)介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間： 2021-11-18
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資源簡(jiǎn)介：貝葉斯matlab程序設(shè)計(jì)算法，給出了各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)方法。
上傳時(shí)間： 2016-05-07
上傳用戶：kikye
資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)，基于模糊聚類的最大樹算法，數(shù)據(jù)集是darpa99,也就是KDD-CUP99中采用的數(shù)據(jù)集
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：1109003457
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)好用的數(shù)據(jù)挖掘算法，有感興趣的朋友常聯(lián)系了。
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶：dongbaobao
資源簡(jiǎn)介：Solaris環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法：birch聚類算法。該算法適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘。
上傳時(shí)間： 2015-04-22
上傳用戶：redmoons
資源簡(jiǎn)介：不錯(cuò)的數(shù)據(jù)挖掘算法大集成（1），請(qǐng)個(gè)位大大批評(píng)指正！
上傳時(shí)間： 2014-11-15
上傳用戶：pinksun9
資源簡(jiǎn)介：Bayesian Filter.貝葉斯（Bayesian）濾波器的C++類庫(kù)。包括卡爾曼濾波（kalman filter）、粒子濾波(particle filter)等。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：ukuk
資源簡(jiǎn)介：bayes network classifier toolbox 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器工具箱的bin文件
上傳時(shí)間： 2015-08-04
上傳用戶：xmsmh
資源簡(jiǎn)介：id3的源碼決策樹最全面最經(jīng)典的版本.id3決策樹的實(shí)現(xiàn)及其測(cè)試數(shù)據(jù).id3 一個(gè)有用的數(shù)據(jù)挖掘算法，想必對(duì)大家會(huì)有所幫助！id3算法進(jìn)行決策樹生成 以信息增益最大的屬性作為分類屬性，生成決策樹，從而得出決策規(guī)則。
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：希醬大魔王
資源簡(jiǎn)介：本人上傳的是FP-GROWTH算法的數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式
上傳時(shí)間： 2015-09-21
上傳用戶：417313137
資源簡(jiǎn)介：這是vc開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘算法中的決策樹算法之see5算法源代碼.
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：水口鴻勝電器
